Strukturerad utdata förutsägelse syftar till att lära en prediktor att förutsäga en strukturerad utdata från en indatavektor. De strukturerade utgångarna inkluderar vektor, träd, sekvens, etc. Vi antar vanligtvis att vi har en utbildning uppsättning input-output par för att träna prediktorn. I många tillämpningar i verkligheten är det dock svårt att få ut produktionen för en inmatning, och därför saknas de strukturerade resultaten för många utbildningsdatapunkter. I detta dokument diskuterar vi hur man kan lära sig av en utbildning som består av vissa input-output par och några inmatningsdatapunkter utan utgångar. Detta problem kallas semi-övervakad strukturerad utdata förutsägelse. Vi föreslår en ny metod för detta problem genom att bygga en närmaste granne graf från inmatningsutrymmet för att presentera den mångfaldiga strukturen och använda den för att reglera det strukturerade utdatautrymmet direkt. Vi definierar en slack strukturerad output för varje träningsdatapunkt och föreslår att förutsäga den genom att lära sig en strukturerad output prediktor. Lärandet av både slack strukturerade outputs och prediktorn förenas inom ett enda minimeringsproblem. I detta problem, föreslår vi att minimera den strukturerade förlusten mellan slack strukturerade outputs av angränsande datapunkter och förutsägelsen fel uppmätt av den strukturerade förlusten. Problemet optimeras av en iterativ algoritm. Experimentella resultat över tre referensdatauppsättningar visar sin fördel.
4. Vad är det som händer? Jiang m.fl. REF föreslogs för att reglera de strukturerade utgångarna av det grenrör som konstruerats direkt från inmatningsutrymmet.
Manifold regularization in structured output space for semi-supervised structured output prediction
{'venue': 'Neural Computing and Applications', 'journal': 'Neural Computing and Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}