Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

MEMM (Maximum Entrópia Markov Modell). A label-bias probléma Tanító adatbázis gold standard címkéin tanulunk, kiértékelni a generálton. Túl tökéletes,

KiadtaBéla Somogyi Megváltozta több, mint 9 éve

Hasonló előadás

Az előadások a következő témára: "MEMM (Maximum Entrópia Markov Modell). A label-bias probléma Tanító adatbázis gold standard címkéin tanulunk, kiértékelni a generálton. Túl tökéletes,"— Előadás másolata:

1 MEMM (Maximum Entrópia Markov Modell)

2 A label-bias probléma Tanító adatbázis gold standard címkéin tanulunk, kiértékelni a generálton. Túl tökéletes, túlságosan megbízható…

3 Conditional Random Fields Egyetlen feltételes (exponenciális) modell ami az egész eseményegyüttest kezeli

4

5

6 Lánc (linear-chain) CRF

7 Dekóder lánc-CRFnél

8 Viterbi lánc-CRFhez inicializáció:

9 CRF tanulás gradiens alapú módszerek…

10 Struktúrált perceptron online tanulás aktuális paraméterekkel (az egész struktúrára vonatkozik a jellemzőtér) dekódolás ha nem egyezik az igazi struktúrával frissítjük a modellt frissítés a két jellemzővektor különbségével

11 Struktúrált perceptron Viterbi dekóder szekvenciajelölésnél: Paraméterek frissítése:

Letölteni ppt "MEMM (Maximum Entrópia Markov Modell). A label-bias probléma Tanító adatbázis gold standard címkéin tanulunk, kiértékelni a generálton. Túl tökéletes,"

Hasonló előadás

Sor láncolt ábrázolással

Sor láncolt ábrázolással
Skálázható kollaboratív filtering módszerek a Netflix Prize versenyen The Budapest New Technology July Meeting 2008. július 2. Tikk Domonkos Gravity Research.

Skálázható kollaboratív filtering módszerek a Netflix Prize versenyen The Budapest New Technology July Meeting július 2. Tikk Domonkos Gravity Research.
Magyar, mint idegen nyelv témakörű oktatási és kulturális Internet portál HUNGAROPORT Dr Remzső Tibor MTA SZTAKI.

Magyar, mint idegen nyelv témakörű oktatási és kulturális Internet portál HUNGAROPORT Dr Remzső Tibor MTA SZTAKI.
Magyar, mint idegen nyelv témakörű oktatási és kulturális Internet portál HUNGAROPORT Dr Remzső Tibor MTA SZTAKI.

Magyar, mint idegen nyelv témakörű oktatási és kulturális Internet portál HUNGAROPORT Dr Remzső Tibor MTA SZTAKI.
Microsoft Internet Explorer

Microsoft Internet Explorer
Tájékoztató a Kormányzati Ügyféltájékoztató Központról

Tájékoztató a Kormányzati Ügyféltájékoztató Központról
BMBY.expert a mi szaktudásunk. Az Ön vezetése A vezető ingatlanközvetítők a BmBy.expert ©-et választják Önökben megvan a Vezető? Több kontrollal és átlátással.

BMBY.expert a mi szaktudásunk. Az Ön vezetése A vezető ingatlanközvetítők a BmBy.expert ©-et választják Önökben megvan a Vezető? Több kontrollal és átlátással.
Windows hálózati infrastruktúra kialakítása

Windows hálózati infrastruktúra kialakítása
Összefoglalás 1. Pascal program szerkezete 2. Pascal típusai

Összefoglalás 1. Pascal program szerkezete 2. Pascal típusai
Béla gondolatai a házasságról

Béla gondolatai a házasságról
IRE 8 /38/ 1 Óbudai Egyetem, NIK Dr. Kutor László2011. TÁMOP – 4.1.2 I ntelligens R endszerek E lmélete 8.

IRE 8 /38/ 1 Óbudai Egyetem, NIK Dr. Kutor László2011. TÁMOP – I ntelligens R endszerek E lmélete 8.
Módszerek sebességi állandók becslésére Kovács Benedek, 2006.10.16 Budapesti Műszaki és Gazdaségtudományi Egyetem.

Módszerek sebességi állandók becslésére Kovács Benedek, Budapesti Műszaki és Gazdaségtudományi Egyetem.
Foltkeresés tüdő röntgen képeken

Foltkeresés tüdő röntgen képeken
Sűrűségfüggvény Parzen becslés Mintapontszám, szigma.

Sűrűségfüggvény Parzen becslés Mintapontszám, szigma.
Táblázat kezelő programok

Táblázat kezelő programok
Bayes hálók 2008. október 20. Farkas Richárd

Bayes hálók október 20. Farkas Richárd
Szintaktikai elemzés 2010. február 23..

Szintaktikai elemzés február 23..
Bevezetés a gépi tanulásba 2010. február 16.. Mesterséges Intelligencia „A számítógépes tudományok egy ága, amely az intelligens viselkedés automatizálásával.

Bevezetés a gépi tanulásba február 16.. Mesterséges Intelligencia „A számítógépes tudományok egy ága, amely az intelligens viselkedés automatizálásával.
Naïve Bayes, HMM.

Naïve Bayes, HMM.
Osztályozás -- KNN Példa alapú tanulás: 1 legközelebbi szomszéd, illetve K-legközelebbi szomszéd alapú osztályozó eljárások.

Osztályozás -- KNN Példa alapú tanulás: 1 legközelebbi szomszéd, illetve K-legközelebbi szomszéd alapú osztályozó eljárások.

Hasonló előadás

Google Hirdetések