Simple structured learning framework for python
pystruct-github
Slides for explaining structured prediction and PyStruct -github

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一、Structured Learning-Unifed Framework

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之前的input and output 都是vectors

　Training階段就是找一個Ｆ來評估Ｘ與Ｙ的匹配程度。

　Inference, 窮舉所有的Ｙ，找到匹配程度最大的那個Ｙ。

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二、Structured Learning-Unifed Framework-Object detection

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匹配程度越好的F(x,y)的值越大。

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三、Structured Learning-Unifed Framework-Statistics

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概率角度來看，匹配越好，概率值越大。

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四、Structured Learning-Unifed Framework-Three Problems

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目標函數集是什么樣的呢？　評估問題。

能否窮舉所有的樣例呢？推理過程

如何找到這樣最優的F(x,y)? 也就是訓練的方法是什么？

解決思路

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五、Structured Learning與DNN的關系

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參考文獻

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Introduction of Structured Learning

總結

以上是生活随笔為你收集整理的李宏毅机器学习课程－Structured Learning的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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