Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
Zur Ablage hinzufügen
  DetailsÜbersicht

Freigegeben
Konferenzbeitrag

Exponential Families for Conditional Random Fields

MPG-Autoren
/persons/resource/persons83782

Altun,  Y
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons83975

Hofmann,  T
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

Externe Ressourcen
Es sind keine externen Ressourcen hinterlegt
Volltexte (beschränkter Zugriff)
Für Ihren IP-Bereich sind aktuell keine Volltexte freigegeben.
Volltexte (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Volltexte in PuRe verfügbar
Ergänzendes Material (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Ergänzenden Materialien verfügbar
Zitation

Altun, Y., Smola, A., & Hofmann, T. (2004). Exponential Families for Conditional Random Fields. In 20th Annual Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2004) (pp. 2-9). San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann.


Zitierlink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D8A3-3
Zusammenfassung
In this paper we define conditional random fields in reproducing kernel Hilbert spaces and show connections to Gaussian Process classification. More specifically, we prove decomposition results for undirected graphical models and we give constructions for kernels. Finally we present efficient means of solving the optimization problem using reduced rank decompositions and we show how stationarity can be exploited efficiently in the optimization process.