针对识别数据中重要特征问题与特征结构问题，华中农业大学陈洪教授团队撰写了研究论文：神经部分线性可加模型。
文章信息
标 题：
Neural partially linear additive model
引用格式：
Liangxuan ZHU, Han LI, Xuelin ZHANG, Lingjuan WU, Hong CHEN. Neural partially linear additive model. Front. Comput. Sci., 2024, 18(6): 186334
阅读原文：
文章概述
文章旨在提出具有可解释性和良好函数逼近能力的神经部分线性可加模型，基于可学习的双门结构和Lasso惩罚，自动识别数据中不重要的特征、线性特征和非线性特征。
技术步骤
将神经网络与部分线性可加模型融合，在特征进入模型后和特征进入神经网络前分别引入两个可学习参数构造出特征选择门和结构发现门，并采用Lasso惩罚稀疏特征选择门和结构发现门。
实验结果
大量实验结果表明，所提出的神经部分线性可加模型，可以准确地区分出重要特征、线性特征和非线性特征。并且通过消融实验验证了特征选择门和结构发现门的重要性。
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