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MAP推理的增广对偶分解

Augmenting Dual Decomposition for MAP Inference
课程网址: http://videolectures.net/nipsworkshops2010_martins_add/  
主讲教师: André F. T. Martins
开课单位: 卡内基梅隆大学
开课时间: 2011-01-13
课程语种: 英语
中文简介:
在本文中,我们提出将增广拉格朗日优化与双重分解方法相结合,以获得因子图上的近似MAP(最大后验)推断的快速算法。我们还展示了所提出的算法如何有效地处理(可能是全局的)结构约束的问题。实验结果报告证明了所提方法的最新技术性能。
课程简介: In this paper, we propose combining augmented Lagrangian optimization with the dual decomposition method to obtain a fast algorithm for approximate MAP (maximum a posteriori) inference on factor graphs. We also show how the proposed algorithm can efficiently handle problems with (possibly global) structural constraints. The experimental results reported testify for the state-of-the-art performance of the proposed approach.
关 键 词: 拉格朗日优化; 双重分解; 因子图
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2019-09-07:lxf
阅读次数: 52