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| 隐依存森林模型 | |
| 其他题名 | Latent dependency forest models |
| 2018-03-20 | |
| 发表期刊 | 电子设计工程 |
| ISSN | 1674-6236 |
| 卷号 | 26期号:06页码:28-32+37 |
| DOI | 10.14022/j.cnki.dzsjgc.2018.06.006 |
| 摘要 | 概率建模是现代机器学习和人工智能的基础之一。文中提出了一种新的概率模型:隐依存森林模型。隐依存森林模型用森林的结构来建模随机变量之间的关系,并且这个森林的结构可以随着变量取值的不同而做出相应的改变。因此,隐依存森林模型能够建模上下文相关的独立性。我们使用一阶依存文法来参数化隐依存森林模型。隐依存森林模型的学习可以被构建为一个存粹的参数学习问题,从而避免了复杂的结构学习问题。在我们测试的九个数据集上,隐依存森林模型在大部分数据集中取得了最好的效果。 |
| 关键词 | 人工智能 机器学习 概率建模 依存文法 |
| URL | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 来源库 | WanFang |
| 中图分类号 | TP18 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/255530 |
| 专题 | 信息科学与技术学院_硕士生 |
| 作者单位 | 1.中国科学院上海微系统与信息技术研究所; 2.上海科技大学; 3.中国科学院大学 |
| 第一作者单位 | 上海科技大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 褚善博. 隐依存森林模型[J]. 电子设计工程,2018,26(06):28-32+37. |
| APA | 褚善博.(2018).隐依存森林模型.电子设计工程,26(06),28-32+37. |
| MLA | 褚善博."隐依存森林模型".电子设计工程 26.06(2018):28-32+37. |
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| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
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