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NODE
神经忽略决策集成，一种将忽略决策树集成到神经网络中以处理结构化数据的混合架构。
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Arbre de Décision Oblivious
一种决策树，其中同一深度的所有节点使用相同的特征进行划分，简化了结构并提高了可微性。
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Fonction d'Activation Oblivious
一种非线性激活函数，模拟决策树节点的阈值行为，允许在神经网络中无缝集成。
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Entraînement End-to-End
优化过程，其中完整的NODE架构，包括树状结构和神经权重，通过反向传播同时训练。
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Entropie Binaire Lissée
交叉熵的正则化版本，用于NODE中稳定训练并避免决策树中的平凡划分。
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Couche de Décision Neuronale
实现一组忽略决策树的神经网络层，作为可微分的决策模块。
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Partition de Caractéristiques
NODE在忽略树的每个深度级别选择和分割输入特征以最大化信息增益的过程。
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Régularisation de Complexité
在NODE训练期间应用的惩罚，用于控制树中的叶子数量并避免过拟合，类似于剪枝。
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混合可解释性
NODE提供解释的能力，既能提供全局解释（通过树的结构），也能提供局部解释（通过决策路径），结合了两种方法的优势。
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参数化叶节点函数
NODE树中叶节点的输出值，它不是一个常数，而是一个在训练过程中学习到的、关于输入特征的线性函数。
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树结构求导
针对树本身结构（特征选择）的梯度计算，这一计算得益于NODE中oblivious决策树的可微特性。
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神经树集成
NODE模型的最终构成，它通过堆叠多个神经决策层，形成一个强大的决策树集成。
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软路由
NODE中的一种机制，其中输入样本以一定的概率被分配到树的多个分支上，而不是采用硬性的二元路由。
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梯度下降优化
NODE的主要优化方法，它通过梯度来同时调整叶节点的权重和节点的特征选择。
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数值稳定性
NODE的一个关键特性，通过专门设计的激活函数和损失函数来确保，以避免梯度饱和或爆炸等问题。
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表格数据上的泛化能力
NODE在结构化数据集上的卓越性能，因为它能有效捕获表格特征之间的非线性交互。
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可扩展架构
NODE的设计允许添加层和树来建模越来越复杂的关系，而无需对算法进行根本性修改。
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