学习具有潜在变量的结构支持向量机Learning Structural SVMs with Latent Variables |
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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 |