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. It is shown that the learning of a general Markov network c...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Управляющие системы и машины
Date:2011
Main Authors: Franc, V., Laskov, P.
Format: Article
Language:English
Published: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2011
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82921
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine