李宏毅机器学习课程－Structured Learning
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Simple structured learning framework for python
pystruct-github
Slides for explaining structured prediction and PyStruct -github
一、Structured Learning-Unifed Framework
之前的input and output 都是vectors
Training阶段就是找一个Ｆ来评估Ｘ与Ｙ的匹配程度。
Inference, 穷举所有的Ｙ，找到匹配程度最大的那个Ｙ。
二、Structured Learning-Unifed Framework-Object detection
匹配程度越好的F(x,y)的值越大。
三、Structured Learning-Unifed Framework-Statistics
概率角度来看，匹配越好，概率值越大。
四、Structured Learning-Unifed Framework-Three Problems
目标函数集是什么样的呢？ 评估问题。
能否穷举所有的样例呢？推理过程
如何找到这样最优的F(x,y)? 也就是训练的方法是什么？
解决思路
五、Structured Learning与DNN的关系
参考文献
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