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学习具有潜在变量的结构支持向量机

Learning Structural SVMs with Latent Variables
课程网址: http://videolectures.net/icml09_yu_lssl/  
主讲教师: Chun-Nam Yu
开课单位: 康奈尔大学
开课时间: 2009-09-17
课程语种: 英语
中文简介:
我们提出了一个大的边际公式和算法,用于结构化输出预测,允许使用潜在变量。本文确定了一个涵盖大范围应用问题的特定配方,同时表明通常可以使用凹面凸面编程来解决最终的优化问题。该方法的一般性和性能在主题发现应用,名词短语共指分辨率以及信息检索中k的优化精度上得到证明。
课程简介: We present a large-margin formulation and algorithm for structured output prediction that allows the use of latent variables. The paper identifies a particular formulation that covers a large range of application problems, while showing that the resulting optimization problem can generally be addressed using Concave-Convex Programming. The generality and performance of the approach is demonstrated on a motif-finding application, noun-phrase coreference resolution, and optimizing precision at k in information retrieval.
关 键 词: 边际公式; 潜在变量; 优化问题
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2019-04-24:cwx
阅读次数: 74