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有限状态传感器的光谱学习算法A Spectral Learning Algorithm for Finite State Transducers |
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| 课程网址: | http://videolectures.net/ecmlpkdd2011_balle_spectral/ |
| 主讲教师: | Borja Balle |
| 开课单位: | 加泰罗尼亚技术大学 |
| 开课时间: | 2011-10-03 |
| 课程语种: | 英语 |
| 中文简介: |  |
| 课程简介: | 有限状态传感器（FSTS）是成对的投入产出序列建模常用的工具，并且在现实世界中的问题，许多应用程序。大多数学习FSTS训练算法依靠基于梯度或EM优化，可以计算昂贵遭受局部最优问题。最近，Hsu等人提出了一种学习隐马尔可夫模型（HMM）的光谱法是基于观察的算子模型（OOM）视图模型。这条线的工作提出了一种谱算法学习FSTS与强大的PAC风格的保证。据我们所知，我们是这种类型的第一个结果Fst学习。在它的核心，算法简单，并可扩展到大型数据集。我们目前的实验，验证了算法对合成和真实数据的有效性。 |
| 关 键 词: | 有限状态传感器; 隐马尔可夫模型; 算法 |
| 课程来源: | 视频讲座网 |
| 最后编审: | 2020-06-24：yumf |
| 阅读次数: | 77 |