Adrien Aumont

新的核框架实现了可扩展的森林邻近性计算

研究人员开发了一个新的森林邻近性计算框架，用于从决策树中导出监督相似性。该框架基于可分离加权叶片碰撞（SWLC）核，通过揭示共同的稀疏叶片入射结构来统一现有的邻近性方法。该方法允许显式的叶片空间表示和邻近性矩阵的精确稀疏分解，将计算简化为稀疏线性代数。该方法在Python中实现，在时间和内存方面实现了近乎线性的扩展，从而实现了更快的核计算和任务感知嵌入。