超速检测模块ElectricGeIS200VCRCH1BBB

超速检测模块  Electric Ge IS200VCRCH1BBB

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3BSE0182971 DSDX 180A DSDX180A  3BSE0182971

DBI A/N 30001624 DIGI BOARD DBI A/N 30001624 ( 30001622 )

DSAX110A DSAX 110A  3BSE018291R1 SE033621AW

175 DSBC175 3BUR001661R1 SE0323213X

3HAC10543-1  280912298E ELMO 3HAC10543-1 

3BHE023784R0001 IGCT 5SHY3545L0014 

ADVANCE OPTIMA URAS 14 KUVETTE 0768570 A 0745610 D 0745744 

HIEE300936R0101 UF C718 AE01 HIEE300936R0101 EE300936R01

D663Z4307K  D663Z4307K D663Z4307K

1MRK000167-GDr00 1MRK 000167-GDr00

HESG324526R11/D 316VC61B HESG324527P108 HESG495260R0201

1771 PLC 1775S5 1775S5 1775 S5 1775S5

VA-201T-QI  VA-201T-QA

HSS03 SPHSS03 EPB133433  SPHSS03 SPHSS03

或许你还记得南大LAMDA教授周志华和学生冯霁在今年早些时候发表的“深度森林”论文，他们认为基于决策树集成的方法同样可以构建深度学习模型，并提出深度森林gcForst，对神经网络以外的深度模型进行了探索。现在，在深度森林的基础上，他们又提出了基于决策树集成方法的自编码器（auto-encoder)eForest。实验结果表明，eForest在速度和精度等方面均优于基于DNN的自编码器。

自编码是一项重要的任务，通常由卷积神经网络（CNN）等深度神经网络（DNN）实现。本文中，我们提出了EncoderForest（简写为eForest），这是个基于树集成的自编码器。我们提出了一种方法，让森林能够利用树的决策路径所定义的等效类来进行后向重建，并在监督和无监督环境中展示了其使用情况。实验结果表明，与DNN自编码器相比，eForest能够以较快的训练速度获得更低的重建误差，同时模型本身具有可重用性和容损性。

如果上面这段话看上去似曾相识，比如关键词“基于树的”、“eForest”，还有“相比DNN，基于树的方法更加……”的表述，你没有弄错，南大LAMDA教授周志华和他的学生冯霁又出手了。

今年早些时候，他们两人的论文《深度森林：探索深度神经网络以外的方法》，在业界引发了不小的反响。在那篇论文中，周志华和冯霁提出了一种基于树的方法gcForest——“multi-GrainedCascadeforest”，多粒度级联森林——通过一种全新的决策树集成方法，使用级联结构，让gcForest做表征学习。实验中，gcForest使用相同的参数设置，在不同的域中都获得了的性能，在大型和小型数据集上表现都很好。此外，由于是基于树的结构，gcForest相比神经网络也更容易分析。

在gcForest论文中，作者写道：“我们认为，要解决复杂的问题，学习模型也需要往深了去。然而，当前的深度模型全部都是神经网络。这篇论文展示了如何构建深度森林（deepforest），为在许多任务中使用深度神经网络以外的方法打开了一扇门。”