Abstract-Bernoulli-baserade modeller som Bernoulli-blandningar eller Bernoulli HMMs (BHMMs), har framgångsrikt tillämpats på flera handskrivna textigenkänningsuppgifter (HTR) som sträcker sig från teckenigenkänning till kontinuerliga och isolerade handskrivna ord. Alla dessa modeller tillhör den generativa modellfamiljen och tränas därför vanligtvis av (gemensam) uppskattning av maximal sannolikhet (MLE). Trots de goda egenskaperna hos MLE-kriteriet finns det bättre utbildningskriterier såsom maximal ömsesidig information (MMI). MMI är ett allmänt kriterium som främst används för att utbilda diskriminerande modeller såsom loglinjära (eller maximala entropiska) modeller. Inspirerad av Bernoulli blandning klassificerare, i detta arbete en log-linjär modell för binära data föreslås, den så kallade blandningen av flera klasser logistisk regression. Den föreslagna modellen har visat sig vara likvärdig med blandningssorteraren Bernoulli. På så sätt ger vi ett diskriminerande utbildningsramverk för Bernoullis blandningsmodeller. Den föreslagna discriminativa utbildningsramen tillämpas på en välkänd uppgift för igenkänning av indiska siffror.
I REF beskrevs en blandning av logistiska regressionsmodeller av flera klasser.
Discriminative Bernoulli Mixture Models for Handwritten Digit Recognition
{'venue': '2011 International Conference on Document Analysis and Recognition', 'journal': '2011 International Conference on Document Analysis and Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}