Abstrakt. En metod för att förbättra noggrannheten hos klassificeringar baserade på generativa modeller är att kombinera dem med framgångsrika discriminativa algoritmer. Fisherkärnor utvecklades för att kombinera generativa modeller med en för närvarande mycket populär klass av inlärningsalgoritmer, kärnmetoder. Empiriskt har kombinationen av dolda Markov-modeller med stödvektormaskiner visat lovande resultat. Hittills har dock Fisher-kärnor endast övervägts för sekvenser över platta alfabet. Detta beror främst på bristen på en metod för att beräkna lutningen av en generativ modell över strukturerade sekvenser. I detta papper visar vi hur man beräknar lutningen av logiska dolda Markov modeller, som möjliggör modellering av logiska sekvenser, dvs. sekvenser över ett alfabet av logiska atomer. Experiment visar en betydande förbättring jämfört med resultat som uppnåtts utan Fisher-kärnor för logiska sekvenser.
I REF har föreslagits en förlängning av klassiska Fisher-kärnor, som arbetar på sekvenser över platta alfabet, för att de ska kunna modellera logiska sekvenser, dvs. sekvenser över ett alfabet av logiska atomer.
Fisher kernels for logical sequences
{'venue': 'In Proc. of 15th European Conference on Machine Learning (ECML-04', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}