典型文献
深度森林研究综述
文献摘要：
深度森林算法首次开启了非神经网络结构的深度学习模式,并因具有非微分形式基学习器和无须大量训练数据的优良特性,已经成为工业界和学术界的重要研究方向,因此,对现有深度森林算法进行归纳和总结,综述了其主要结构及特点.首先,介绍深度森林结构及其性质;接着,将目前深度森林的研究分为引入特征工程、改进表征学习、修改基学习器、修改层级结构和引入权重配置等5个方向进行分析和总结;然后,介绍深度森林算法在不同领域中的最新应用现状,并给出深度森林算法所面临的挑战及未来研究方向;最后,对本文工作进行总结.
文献关键词：
深度森林;集成学习;深度学习;非神经网络结构;特征工程;层级结构
中图分类号：
作者姓名：
夏恒;汤健;乔俊飞
作者机构：
北京工业大学信息学部, 北京 100124;计算智能与智能系统北京市重点实验室, 北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]夏恒;汤健;乔俊飞-.深度森林研究综述)[J].北京工业大学学报,2022(02):182-196
A类：
非神经网络结构
B类：
深度森林算法,学习模式,微分形式,基学习器,无须,训练数据,优良特性,工业界,有深度,归纳和总结,主要结构,森林结构,特征工程,表征学习,层级结构,权重配置,未来研究方向,集成学习
AB值：
0.291699
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