基于注意力机制和强化学习的自动特征构造方法
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基于注意力机制和强化学习的自动特征构造方法
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简介: 本发明公开一种基于注意力机制和强化学习的自动特征构造方法,依次包括以下步骤:步骤1:给定分类问题的数据集DTR,包含一个数值型特征集合S,设置参数最大迭代次数maxIterations,嵌入尺寸embeddingSize的取值;步骤2:将数据集和参数传入该自动特征构造方法,运行得到分类结果。该方法包含基于自注意力机制的特征生成器和基于强化学习的特征选择器,通过迭代不断探索与利用所生成的特征,在有限步骤内以全局最优的特征生成和选择方案指导测试集的特征生成,从而自动得到最优的分类结果。
本发明公开一种基于注意力机制和强化学习的自动特征构造方法,依次包括以下步骤:步骤1:给定分类问题的数据集DTR,包含一个数值型特征集合S,设置参数最大迭代次数maxIterations,嵌入尺寸embeddingSize的取值;步骤2:将数据集和参数传入该自动特征构造方法,运行得到分类结果。该方法包含基于自注意力机制的特征生成器和基于强化学习的特征选择器,通过迭代不断探索与利用所生成的特征,在有限步骤内以全局最优的特征生成和选择方案指导测试集的特征生成,从而自动得到最优的分类结果。
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标签:化学分析
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