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  A Decoupled Approach to Exemplar-based Unsupervised Learning

Nowozin, S., & BakIr, G. (2008). A Decoupled Approach to Exemplar-based Unsupervised Learning. Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning (ICML 2008), 704-711.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C82F-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C830-6
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Nowozin, S1, Autor           
BakIr, G1, Autor           
Cohen, Herausgeber
W., W., Herausgeber
McCallum, A., Herausgeber
Roweis, S., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: A recent trend in exemplar based unsupervised learning is to formulate the learning problem as a convex optimization problem. Convexity is achieved by restricting the set of possible prototypes to training exemplars. In particular, this has been done for clustering, vector quantization and mixture model density estimation. In this paper we propose a novel algorithm that is theoretically and practically superior to these convex formulations. This is possible by posing the unsupervised learning problem as a single convex master problem" with non-convex subproblems. We show that for the above learning tasks the subproblems are extremely wellbehaved and can be solved efficiently.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2008-07
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://icml2008.cs.helsinki.fi/
DOI: 10.1145/1390156.1390245
BibTex Citekey: 5134
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 25th International Conference on Machine Learning
Veranstaltungsort: Helsinki, Finland
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning (ICML 2008)
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY, USA : ACM Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 704 - 711 Identifikator: -