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  Notes on Graph Cuts with Submodular Edge Weights

Jegelka, S., & Bilmes, J. (2009). Notes on Graph Cuts with Submodular Edge Weights. In NIPS 2009 Workshop on Discrete Optimization in Machine Learning: Submodularity, Sparsity & Polyhedra (DISCML) (pp. 1-6).

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NIPS-Workshop-2009-Jegelka.pdf (beliebiger Volltext), 102KB
Name:
NIPS-Workshop-2009-Jegelka.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Jegelka, S1, 2, Autor           
Bilmes, J, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Generalizing the cost in the standard min-cut problem to a submodular cost function immediately makes the problem harder. Not only do we prove NP hardness even for nonnegative
submodular costs, but also show a lower bound of (|V |1/3) on the approximation factor for the (s, t) cut version of the problem. On the positive side, we propose and compare three approximation algorithms with an overall approximation factor of O(min|V |,p|E| log |V |) that appear to do well in practice.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2009-12
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: JegelkaB2009
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: NIPS 2009 Workshop on Discrete Optimization in Machine Learning: Submodularity, Sparsity Polyhedra (DISCML)
Veranstaltungsort: Whistler, BC, Canada
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: NIPS 2009 Workshop on Discrete Optimization in Machine Learning: Submodularity, Sparsity & Polyhedra (DISCML)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1 - 6 Identifikator: -