Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
NODE
Neural Oblivious Decision Ensembles, гибридная архитектура, которая интегрирует oblivious деревья решений в нейронную сеть для обработки структурированных данных.
Arbre de Décision Oblivious
Дерево решений, в котором все узлы на одной и той же глубине используют один и тот же признак для разделения, что упрощает структуру и улучшает дифференцируемость.
Fonction d'Activation Oblivious
Нелинейная функция активации, которая эмулирует поведение порогового значения узла дерева решений, позволяя бесшовную интеграцию в нейронные сети.
Entraînement End-to-End
Процесс оптимизации, при котором полная архитектура NODE, включая древовидные структуры и нейронные веса, обучается одновременно через обратное распространение.
Entropie Binaire Lissée
Регуляризованная версия перекрестной энтропии, используемая в NODE для стабилизации обучения и избежания тривиальных разделений в деревьях решений.
Couche de Décision Neuronale
Слой нейронной сети, который реализует набор oblivious деревьев решений, действуя как дифференцируемый модуль принятия решений.
Partition de Caractéristiques
Процесс, при котором NODE выбирает и разделяет входные признаки на каждом уровне глубины oblivious дерева для максимизации информационного выигрыша.
Régularisation de Complexité
Штраф, применяемый во время обучения NODE для контроля количества листьев в деревьях и избежания переобучения, аналогично обрезке.
Гибридная интерпретируемость
Способность NODE предоставлять объяснения как глобального (через структуру деревьев), так и локального (через пути принятия решений) уровня, объединяя преимущества обоих подходов.
Параметризованная функция листа
Выходное значение листа в дереве NODE, которое не является константой, а представляет собой линейную функцию входных признаков, изучаемую в процессе обучения.
Производная по структуре дерева
Вычисление градиента по отношению к самой структуре дерева (выбору признаков), ставшее возможным благодаря дифференцируемой природе oblivious-деревьев в NODE.
Ансамбль нейронных деревьев
Финальная композиция модели NODE, которая складывает несколько слоев нейронных решений для формирования мощного ансамбля деревьев решений.
Мягкая маршрутизация (Soft Routing)
Механизм в NODE, при котором входной образец распределяется по нескольким ветвям дерева с определёнными вероятностями, вместо жёсткой бинарной маршрутизации.
Оптимизация градиентным спуском
Основной метод оптимизации для NODE, который одновременно настраивает веса листьев и выбор признаков в узлах с помощью градиентов.
Численная стабильность
Ключевое свойство NODE, обеспечиваемое специально разработанными функциями активации и функциями потерь для предотвращения проблем с градиентом, таких как насыщение или взрыв.
Обобщение на табличных данных
Превосходная производительность NODE на структурированных наборах данных, где он эффективно улавливает нелинейные взаимодействия между табличными признаками.
Масштабируемая архитектура
Конструкция NODE, которая позволяет добавлять слои и деревья для моделирования всё более сложных отношений без фундаментального изменения алгоритма.