考虑我有一个训练集，其中每个数据样本都是一棵树，每个节点（包括叶节点）都有自己的特征向量。例如，单个数据样本将如下所示
现在我必须将leaf节点分类为两个类别（category_1 或 category_2）中的任何一个。有人可以为这种数据推荐可行的神经网络变体吗？
哪些是树状数据结构的推荐神经网络变体？
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循环神经网络
2022-03-18 19:32:40
2个回答
与递归神经网络相比，您可能对递归神经网络感兴趣，它
[应用] 在结构上递归地使用相同的权重集，通过按拓扑顺序遍历给定结构来生成对可变大小输入结构的结构化预测，或对其进行标量预测......引入以学习结构的分布式表示.
您可能还对一般解析感兴趣，例如为句子推断树结构。每个树结构都遵循某些语法指定的某些规则。
一篇可能感兴趣的论文是 aclweb.org/anthology/P/P13/P13-1045.pdf
我自己没有使用过它们，但似乎在 pytorch ( https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/recursive-neural-networks-pytorch/ ) 和 tensorflow ( https://www.kdnuggets.com ) 中有实现/2016/06/recursive-neural-networks-tensorflow.html）。
有这篇关于神经决策树的论文。其中决策树是网络结构，每个节点是一个感知器。我似乎还提到了另一篇中国研究人员在过去 6 个月内登上头条的论文，但我读到的那篇论文主要是炒作。