www-ai.cs.tu-dortmund.de/de/LEHRE/SEMINARE/SS09/AKTARBEITENDESDM/FOLIEN/Struktuelle_SVM_zum_Graph-labelling.pdf
Strukturelle SVM zum Graph-labelling
Kanten zwischen Beobachtungen und labels
φ1(xi , yi ) = (δk1yi , . . . , δk|Σ|yi
)> ⊗ ψ(xi )
und zwischen zwei labels
φ2(yi , yj) =
δk1yi
... δk|Σ|yi
⊗ δk1yj
... δk|Σ|yj
.
(k ∈ Σ,⊗ Tensorprodukt) [...] {(x (i), y (i))}li=1, eine Fehlerfunktion ∆ und η > 0 ist das Problem, eine strukturelle SVM zu optimieren,
min λ,ξ
|λ|2
2 + η 〈ξ,1〉
↔ min w ,ξ
{ ‖w‖2
2 +
C
n
n∑ i=1
ξi
}
(SVM
∆m
1 )
unter den Nebenbedingungen [...] {(x (i), y (i))}li=1, eine Fehlerfunktion ∆ und η > 0 ist das Problem, eine strukturelle SVM zu optimieren,
min λ,ξ
|λ|2
2 + η 〈ξ,1〉 ↔ min
w ,ξ
{ ‖w‖2
2 +
C
n
n∑ i=1
ξi
}
(SVM
∆m
1 )
unter den Nebenbedingungen …
