Структурированное предсказание
-
Определение и применение структурированного прогнозирования
- Структурированное прогнозирование — это обобщающий термин для методов машинного обучения, которые прогнозируют структурированные объекты.
- Структурированные модели прогнозирования обучаются на наблюдаемых данных и корректируют параметры модели на основе истинного значения прогноза.
- Из-за сложности моделей и взаимосвязей прогнозируемых переменных, процесс прогнозирования и обучение часто являются вычислительно неосуществимыми.
-
Примеры и методы структурированного прогнозирования
- Пример структурированного прогнозирования — это задача перевода предложения в синтаксическое представление.
- Методы структурированного прогнозирования включают вероятностные графические модели, такие как байесовские сети и случайные поля.
- Существуют различные алгоритмы и модели для структурированного прогнозирования, включая рекуррентные нейронные сети и персептроны.
-
Рекомендации и внешние ссылки
- Статья Гекхана Бакира и других предлагает обзор методов структурированного прогнозирования.
- Майкл Коллинз описывает алгоритм структурированного персептрона, который сочетает в себе персептрон и алгоритм Витерби.
- Ссылки на внешние источники, такие как работы Ноя Смита и Майкла Коллинза, также включены в статью.