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FRRI：一种用于模糊 - 粗糙规则归纳的新算法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种名为基于规则的表示学习器（RRL）的新分类器，通过优化离散模型来自动学习可解释的非模糊规则，提高性能。RRL在小型和大型数据集上表现更好，可以根据需求调整准确性和复杂性的权衡。
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关键要点
- 提出了一种新的分类器，命名为基于规则的表示学习器（RRL）。
- RRL能够自动学习可解释的非模糊规则用于数据表示和分类。
- 通过连续空间和梯度移植来优化离散模型。
- 设计了逻辑激活函数以提高可扩展性和连续特征离散化。
- RRL在小型和大型数据集上表现更好。
- 可以根据不同场景的需求调整分类准确性和模型复杂性的权衡。
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