Approximation bounds for inference using cooperative cut

Jegelka, S.; Bilmes, J.

Approximation bounds for inference using cooperative cut

Jegelka, S., & Bilmes, J. (2011). Approximation bounds for inference using cooperative cut. In 28th International Conference on Machine Learning (ICML 2011) (pp. 577-584).

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0010-75BB-2 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0028-5E36-1

資料種別: 会議論文

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Jegelka, S.¹, 著者
Bilmes, J.¹, 著者

所属:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647

内容説明

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キーワード: MPI für Intelligente Systeme; Abt. Schölkopf;

要旨: We analyze a family of probability distributions that are characterized by an embedded combinatorial structure. This family includes models having arbitrary treewidth and arbitrary sized factors. Unlike general models with such freedom, where the “most probable explanation” (MPE) problem is inapproximable, the combinatorial structure within our model, in particular the indirect use of submodularity, leads to several MPE algorithms that all have approximation guarantees.

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日付: 出版: 2011-07-01

出版の状態: 出版

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出版情報: -

目次: -

査読: -

識別子（DOI, ISBNなど）: eDoc: 596810
URI: http://www.kyb.tuebingen.mpg.de/fileadmin/user_upload/files/publications/2011/ICML-2011-Jegelka.pdf
その他: JegelkaB2011_2

学位: -

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出版物 1

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出版物名: 28th International Conference on Machine Learning (ICML 2011)

種別: 会議論文集

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出版社, 出版地: -

ページ: 7 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 577 - 584 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -

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