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深度森林论文阅读笔记-Mr.Lecchon的博客-博客频道-CSDN.NET其实这个模型总体结构是类似神经网络的，只是每个神经元都被替换成随机森林。周教授对这个模型的命名是gcForest，中文直译是“多粒度扫描级联森林”，主要有两部分结构：多粒度扫描和级联结构。
DeepForest(gcforest)深度森林介绍1.背景介绍当前的深度学习模型主要建立在神经网络上，即可以通过反向传播训练的多层参数化可微分非线性模块，周志华老师希望探索深度学习模型的新模式，探索不可微模块构建深度模型的可能性。从而提出了一种深度学习模型-----gcforest(multi…
重磅|周志华最新论文：首个基于决策树集成的自动编码器，表现优于DNN.今年2月，南京大学的周志华教授和他的学生JiFeng提出了一种不同于深度神经网络（DNN）的DeepForest模型——gcForest，这是一种决策树集成的方法，较之深度神经网络有很强的竞争力...
multi-GrainedCascadeForest深度级联森林：决策树模型具有可解释性强的优点，多个决策树构成随机森林，多层多个森林构成深度森林gcForest是西瓜书作者周志华博士和冯霁博士提出的一基于随机森林的深度森林的方法，尝试用深度森林的方法解决深度神经网络中存在的问题：需要大量样本才能…
在gcForest论文中，作者写道：“我们认为，要解决复杂的问题，学习模型也需要往深了去。然而，当前的深度模型全部都是神经网络。这篇论文展示了如何构建深度森林（deepforest），为在许多任务中使用深度神经网络以外的方法打开了一扇门。
fromgcforest.gcforestimportGCForestgc=GCForest(config)#shouldbeadictX_train_enc=gc.fit_transform(X_train,y_train)y_pred=gc.predict(X_test)lib库的详解gcforest.py整个框架的实现fgnet.py多粒度部分，FineGrained的实现cascade/cascade
gcForest算法的实现代码相对较多，直接以附件的形式上传，名称：GCForest.py（可以直接将该附件导入工程就可以了）。2）示例——验证算法能否跑通为了验证算法的可行性，写一个小的demo去测试，至于model中的参数（详细说明见具体实现类，12个参数，一点儿也不多）可以根据自己的要求去调试...
兼职翻译招聘《全球人工智能》面向全球招聘多名：图像技术、语音技术、自然语言、机器学习、数据挖掘等专业技术领域的兼职翻译，工作内容及待遇请在公众号内回复“兼职+个人微信号”联系工作人员。热门文章推荐
文章参考：Github翻译：林一鸣这个代码仓库提供了使用Python,keras和TensorFlow的机器学习ipythonnotebook教程...讨论|周志华教授gcForest论文的价值与技术讨论（微信群）最新|李飞飞：人口普查不用上门，谷歌街景加深度学习就搞定（附论文...
4.gcForest模型的Python实现.GitHub上有两个star比较多的gcForest项目,在参考文献中我们已经列出来了，下面我们就使用这两个gcForest的Python模块去尝试使用gcForest模型去解决一些问题，这里要说明的是其中参考文献3是官方提供(由gcForest的作者之一JiFeng维护)的一个Python...
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