Problemet med att lära sig en kartläggning mellan indata och strukturerade, ömsesidigt beroende utdatavariabler omfattar sekventiellt, rumsligt och relationsmässigt lärande samt förutsäger rekursiva strukturer. Gemensamma särdrag representationer av in- och utdatavariabler har banat väg för att utnyttja diskriminerande inlärare såsom SVMs till denna klass av problem. Vi tar itu med problemet med halvövervakad inlärning i gemensamma inmatningsytor. Samträningen bygger på principen att maximera samförståndet mellan flera oberoende hypoteser; vi utvecklar denna princip till en semiövervakad vektorinlärningsalgoritm för gemensamma ingångsytor och godtyckliga förlustfunktioner. Experiment undersöker nyttan av halvövervakade strukturerade modeller när det gäller noggrannhet och F1-poäng.
2. Utgångspunkten är följande: Brefeld och Scheffer REF föreslog att man skulle lösa problemet med semi-övervakade strukturerade resultatprognoser genom att lära sig i utrymmet för input-output utrymme, och med hjälp av co-training metod.
Semi-supervised learning for structured output variables
{'venue': "ICML '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}