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  The Rate Adapting Poisson Model for Information Retrieval and Object Recognition

Gehler, P., Holub, A., & Welling, M. (2006). The Rate Adapting Poisson Model for Information Retrieval and Object Recognition. In W. Cohen, & A. Moore (Eds.), ICML '06: Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning (pp. 337-344). New York, NY, USA: ACM Press.

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ICML-2006-Gehler.pdf (beliebiger Volltext), 609KB
Name:
ICML-2006-Gehler.pdf
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-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=1143844.1143887 (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Gehler, PV1, 2, Autor           
Holub, AD, Autor           
Welling, M, 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: Probabilistic modelling of text data in the bag-of-words representation has been dominated by directed graphical models such as pLSI, LDA, NMF, and discrete PCA. Recently, state of the art performance on visual object recognition has also been reported using variants of these models. We introduce an alternative undirected graphical model suitable for modelling count data. This "Rate Adapting Poisson" (RAP) model is shown to generate superior dimensionally reduced representations for subsequent retrieval or classification. Models are trained using contrastive divergence while inference of latent topical representations is efficiently achieved through a simple matrix multiplication.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2006-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1145/1143844.1143887
BibTex Citekey: 3929
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 23rd International Conference on Machine Learning (ICML 2006)
Veranstaltungsort: Pittsburgh, PA, USA
Start-/Enddatum: 2006-06-25 - 2006-06-29

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: ICML '06: Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Cohen, W, Herausgeber
Moore, A, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY, USA : ACM Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 337 - 344 Identifikator: ISBN: 1-59593-383-2