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  Approximation Bounds for Inference using Cooperative Cut

Jegelka, S., & Bilmes, J. (2011). Approximation Bounds for Inference using Cooperative Cut. In L. Getoor, & T. Scheffer (Eds.), 28th International Conference on Machine Learning (ICML 2011) (pp. 577-584). Madison, WI, USA: International Machine Learning Society.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-BB16-9 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-06BF-1
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
http://www.icml-2011.org/papers/237_icmlpaper.pdf (beliebiger Volltext)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Jegelka, S1, Autor           
Bilmes, J, Autor           
Affiliations:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, DE, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: 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.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2011-07
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: JegelkaB2011_2
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 28th International Conference on Machine Learning (ICML 2011)
Veranstaltungsort: Bellevue, WA, USA
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 28th International Conference on Machine Learning (ICML 2011)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Getoor, L, Herausgeber
Scheffer, T, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Madison, WI, USA : International Machine Learning Society
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 577 - 584 Identifikator: ISBN: 978-1-450-30619-5