Framgången med djupa neurala nätverk har inspirerat många att undra om andra elever kan dra nytta av djupa, skiktade arkitekturer. Vi presenterar en allmän ram kallad framåttänkande för djupt lärande som generaliserar den arkitektoniska flexibiliteten och förfiningen av djupa neurala nätverk samtidigt som den möjliggör (i) olika typer av inlärningsfunktioner i nätverket, andra än neuroner, och (ii) förmågan att adaptivt fördjupa nätverket som behövs för att förbättra resultaten. Detta görs genom att träna ett lager i taget, och när ett lager har tränats, kartläggs indata framåt genom lagret för att skapa ett nytt inlärningsproblem. Processen upprepas sedan och omvandlar data genom flera lager, ett i taget, vilket ger en ny datauppsättning, som förväntas bete sig bättre, och där ett slutligt utdatalager kan uppnå god prestanda. I det fall neuronerna av djupa neurala nät ersätts med beslutsträd, kallar vi resultatet en Forward Thinking Deep Random Forest (FTDRF). Vi demonstrerar ett bevis på koncept genom att tillämpa FTDRF på MNIST datasetet. Vi ger också en allmän matematisk formulering, kallad Forward Thinking som gör det möjligt att överväga andra typer av djupinlärningsproblem.
En framåttänkande djup slumpmässig skog (FTDRF) REF ersätter nervceller av djupa neurala nät med beslut träd i stället för RFs.
Forward Thinking: Building Deep Random Forests
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}