StructuredLearning
#MachineLearning
Issue Date: 2017-12-31 [Paper Note] Online Distributed Passive-Aggressive Algorithm for Structured Learning, Zhao+, CCL and NLP-NABD'13 Comment
#MachineLearning #SIGKDD
Issue Date: 2017-12-31 [Paper Note] Structured Learning for Non-Smooth Ranking Losses, Chakrabarti+, KDD'08 Comment
#MachineLearning #InformationRetrieval #SIGIR
Issue Date: 2017-12-31 [Paper Note] A support vector method for Optimizing Average Precision, Yue+, SIGIR'07 Comment
Issue Date: 2017-12-31 [Paper Note] Online Distributed Passive-Aggressive Algorithm for Structured Learning, Zhao+, CCL and NLP-NABD'13 Comment
タイトルの通り、構造学習版のpassive-aggressiveアルゴリズムの分散処理による高速化手法について提案されている論文。
論文中のAlgorithm.2がアルゴリズム。
#MachineLearning #SIGKDD
Issue Date: 2017-12-31 [Paper Note] Structured Learning for Non-Smooth Ranking Losses, Chakrabarti+, KDD'08 Comment
従来、structured learningの設定でranking lossを最適化する際は、smoothなmetric、たとえばMAPやAUCなどを最適化するといったことが行われていたが、MRRやNDCGなどのnon-smoothなmetricに対しては適用されていなかった。
なので、それをできるようにしましたという論文。
#MachineLearning #InformationRetrieval #SIGIR
Issue Date: 2017-12-31 [Paper Note] A support vector method for Optimizing Average Precision, Yue+, SIGIR'07 Comment
SVM-MAPの論文
構造化SVMを用いて、MAPを直接最適化する。
#Article
#DocumentSummarization
#Document
#DomainAdaptation
#Supervised
#NLP
#Extractive
Issue Date: 2017-12-31
[Paper Note] 転移学習による抽出型要約の精度向上, 西川+, 情報処理学会研究報告, 2011
Comment
#Article #MachineLearning #Tools #InformationRetrieval Issue Date: 2017-12-31 SVM-MAP Comment
#Article #MachineLearning Issue Date: 2017-12-31 [Paper Note] Scalable Large-Margin Online Learning for Structured Classification, Crammer+, 2005 Comment
構造学習を利用した文書要約モデル
[Paper Note] Frustratingly easy domain adaptation, Daum'e, ACL'07
なども利用し転移学習を行なっている。
#Article #MachineLearning #Tools #InformationRetrieval Issue Date: 2017-12-31 SVM-MAP Comment
構造化SVMを用いて、MAPを直接最適化する手法
#Article #MachineLearning Issue Date: 2017-12-31 [Paper Note] Scalable Large-Margin Online Learning for Structured Classification, Crammer+, 2005 Comment
構造学習ガチ勢のCrammer氏の論文
構造学習やるなら読んだ方が良い