基于神经符号嵌入的自回归生成短且高效特征选取

Apr, 2024

基于神经符号嵌入的自回归生成短且高效特征选取

Neuro-Symbolic Embedding for Short and Effective Feature Selection via Autoregressive Generation

Nanxu Gong, Wangyang Ying, Dongjie Wang, Yanjie Fu

TL;DR本研究通过神经符号化的视角提出了一个新颖的生成框架，旨在通过学习有效特征子集来改进下游模型的性能，并且提出了一个基于编码器 - 解码器 - 评估器学习范式，在连续嵌入空间中保留特征选择的智能进行高效搜索。综合实验证实了该框架的有效性。

Abstract

feature selection aims to identify the optimal feature subset for enhancing downstream models. Effective feature selection can remove redundant features, save computational resources, accelerate the model learnin

feature selection neuro-symbolic lens generative framework encoder-decoder-evaluator learning model performance

发现论文，激发创造

特征选择作为深度顺序生成学习

我们提出了一种深度序列生成学习方法来进行特征选择，该方法通过学习连续嵌入空间，将特征选择决策序列映射为与效用分数相关的嵌入向量，从而解决了传统方法中存在的离散搜索空间和专家特定超参数的问题。

Mar, 2024

数据中心的 AI：利用离散子集作为连续嵌入空间优化的深度生成可微特征选择

通过将离散特征子集转换为连续嵌入空间优化的方法，我们提出了一种新的深度可微特征选择任务，实现了一种通用和原则性的框架，该框架包括深度特征子集编码器，准确性评估器，解码器和梯度上升优化器。

Feb, 2023

通过感知交互意识的自动转换提升特征认知能力

通过引入一种交互感知的增强生成视角，我们重新定义特征空间重建为通过选择创建有意义的特征和控制特征集大小的嵌套过程，从而自动化特征和操作的选择以及特征交叉。通过结合统计度量，我们基于所选特征之间的相互作用强度奖励智能体，实现了对特征空间的智能和高效的探索，从而模拟人体决策过程。通过进行大量实验证实了我们提出的方法。

Sep, 2023

基于自编码器的无监督特征选择

本研究介绍了一种基于自编码器回归和组稀疏任务的无监督特征选择方法 AEFS，能够更灵活地选取高维数据中最重要的特征，实验结果表明该方法优于现有的方法。

Oct, 2017

AutoField: 深度推荐系统中的特征选择自动化

本文提出了一种自适应选择重要特征字段的 AutoML 框架，该框架设计了一个可微的控制器网络，通过自动调整选择特定特征字段的概率来重新训练深度推荐模型，实验证明了该框架的有效性。

Apr, 2022

增强型强化学习自回归特征变换：连续空间中的梯度引导搜索后缀表达式

特征转换是从原始特征中生成新的模式区分性特征空间，以提高下游机器学习任务的性能。本文通过将离散特征转换重新定义为连续空间优化任务，并开发了一个嵌入 - 优化 - 重构的框架，以填补现有方法在大搜索空间下搜索效率和稳定性之间的缺陷。

Sep, 2023

面向最优和可解释表示空间重建的群体强化特征生成

通过一种分组式强化生成视角，我们提出了一种用于自动化、显式性和灵活优化的特征生成和选择方法，基于级联的强化学习方法来学习特征生成和选择策略，从而重构表示空间，以提高模型泛化能力、克服数据稀疏性和增加经典模型性能。

May, 2022

间接参数化具体自编码器

通过间接参数化的 CAE 模型 (IP-CAEs)，在特征选择方面取得了显著而一致的改进，在多个数据集上能够更好地实现重建和分类的泛化能力和训练时间。

Mar, 2024

分形自编码器用于特征选择

本研究提出了一种创新的无监督特征选择框架 —— 分形自编码器 (FAE)，它通过训练神经网络来精确定位全局取代能力和局部多样性的信息特征，具有显著优势，可在 14 个数据集上验证，特别是在基因表达数据探索方面可将测量成本降低约 15%，比现有的同类方法性能更优。

Oct, 2020

通过多样性感知交互式强化学习实现的自动特征选择

研究如何在自动化特征选择中平衡有效性和效率。通过提出一个新的交互式增强特征选择框架，将特征选择问题形式化为交互式强化学习框架，该框架通过自我探索经验及多元化外部技术指导训练器，从而加速学习。此外，该研究利用多种不同搜索策略进行训练，并提出了一种混合教学策略来帮助智能体学习更广泛的知识。最后，对真实世界数据集进行广泛实验以展示该方法的性能改进。

Aug, 2020