CRFを調べてたら構造化パーセプトロンにたどり着いて、最終的にここにたどり着いた。

teddy-g のブックマーク 2016/03/02 09:40

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/280705629/comment/teddy-g" data-user-id="teddy-g" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/tech.preferred.jp/ja/blog/dual-decomposition/" data-original-href="https://tech.preferred.jp/ja/blog/dual-decomposition/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Ftech.preferred.jp%2Fja%2Fblog%2Fdual-decomposition%2F" data-user-icon="/users/teddy-g/profile.png">双対分解による構造学習 - Preferred Networks Research & Development</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/machinelearning">machinelearning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/NLP">NLP</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/NaturalLanguage">NaturalLanguage</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/bigdata">bigdata</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/crf">crf</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">CRFを調べてたら構造化パーセプトロンにたどり着いて、最終的にここにたどり着いた。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/teddy-g/20160302#bookmark-280705629"><span class="datetime-body">2016/03/02 09:40</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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