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列生成方法生成布尔决策规则
本文介绍了一种基于整数规划和列生成的方法，用于学习在 DNF 或 CNF 形式下的布尔规则作为分类的可解释模型，并提出了一种基于随机化的近似 CG 算法来处理大规模数据集。
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6 years ago
ICML
可解释的二级布尔规则学习分类
本文提出了一种新的优化框架，用于学习准确且精简的两级布尔规则，通过线性规划松弛，块坐标下降和交替最小化等高效算法来更新优化函数，以实现准确性和可解释性之间的平衡。实验表明，我们的方法在准确性和可解释性之间提供了很好的权衡。
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8 years ago
可解释的二级布尔规则学习用于分类
本文提出以布尔规则为基础的分类方法，并通过基于整数规划和 Hamming 距离的算法，寻求简单分类规则和分类准确性之间的平衡，实现优于一级规则的分类效果。
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9 years ago
多任务学习中抑制性突触的最佳百分比
研究了神经网络中更多布尔规则的并行学习，发现忘却和学习的交替造成了多任务学习，同时发现 30％的抑制性突触可以优化整体性能，并支持信息传递的复杂骨架，是最大化学习表现的百分比，因为它确保表现所必需的网络兴奋性和所需的变异性，同时限制了资源的
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9 years ago
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