Adaptive Neural Trees学习笔记
Abstract NNs:在特定的网络结构下进行表示学习，DTs：以数据驱动的方式在预先定义的特征上学习层次结构。本文提出了两者的融合结构ANTs，将表示学习融入决策树的边、路由函数、叶节点。实验证明了在分类和回归数据集上的优异性能。ANTs主要受益于1、条件计算的轻量级推理和2、对任务有用的层次特征分离，3、设计了一种对不同数据集相适应的结构。 Introduction NNs的特点是通过非线性
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