【摘 要】
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大多数有关深度学习的研究都基于神经网络,即可通过反向传播训练的多层参数化非线性可微模块.近年来,深度森林作为一种非神经网络深度模型被提出,该模型具有远少于深度神经网
【机 构】
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计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学）,软件新技术与产业化协同创新中心（南京大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673201)
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大多数有关深度学习的研究都基于神经网络,即可通过反向传播训练的多层参数化非线性可微模块.近年来,深度森林作为一种非神经网络深度模型被提出,该模型具有远少于深度神经网络的超参数.在不同的超参数设置下以及在不同的任务下,它都表现出非常鲁棒的性能,并且能够基于数据确定模型的复杂度.以gcForest为代表的深度森林的研究为探索基于不可微模块的深度模型提供了一种可行的方式.然而,深度森林目前是一种批量学习方法,这限制了它在许多实际任务中的应用,如数据流的应用场景.因此探索了在增量场景下搭建深度森林的可能性,并提出
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