TREVIS：用 Transformer 变分自编码器学习稀疏决策树
Learning Sparse Decision Trees via Transformer Variational Auto-Encoders
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AI 导读
TREVIS 通过 Tree Transformer 变分自编码器（TTVAE）的隐空间探索来学习决策树，将离散搜索空间映射为连续空间，借助可微代理模型实现基于梯度的优化。实验显示，TREVIS 在预测性能上匹配现有近最优算法，同时提升了决策树的结构稀疏性。该工作已被 ICDM 2026 接收。
来源：Hugging Face Daily Papers · arxiv.org