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Neural Network と決定木の融合 - Qiita
はじめに 最近、決定木とNeural Networkを融合した研究をちょくちょく見かけます。 その多くが、2つの手... はじめに 最近、決定木とNeural Networkを融合した研究をちょくちょく見かけます。 その多くが、2つの手法を融合することで、決定木のわかりやすさとNeural Networkの表現力の高さを両立させることを目指しています。 今回はその中でも最近発表された、End-to-end Learning of Deterministic Decision Trees という論文の手法を実装したので紹介してみたいと思います。 アルゴリズムの実装および実験で使用したコードは僕のgithubに上げてあります。 決定木の確率モデル 以下、分類問題を想定します。この論文では決定木の各ノードの分岐関数にNeural Networkを用います。 各Neural Networkはそのノードにたどり着いたデータを入力とし、決定木を右に進むか、左に進むかという確率値を出力します。各リーフにはそのリーフに辿りつ
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