Learning Maximal Margin Markov Networks via Tractable Convex Optimization
Показано, что обучение марковской сети общего вида может быть представлено в виде задачи выпуклой оптимизации. Основная идея метода заключается в использовании LP-релаксации (max,+)-задачи непосредственно при формулировании задачи обучения....
Збережено в:
Дата: | 2011 |
---|---|
Автори: | , |
Формат: | Стаття |
Мова: | English |
Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2011
|
Назва видання: | Управляющие системы и машины |
Теми: | |
Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/82921 |
Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
Цитувати: | Learning Maximal Margin Markov Networks via Tractable Convex Optimization / V. Franc, P. Laskov // Управляющие системы и машины. — 2011. — № 2. — С. 25-34. — Бібліогр.: 17 назв. — англ. |