きまぐれ日記: MIRAとstructured outputs
MIRAというアルゴリズムが統計的係り受けの学習でいい成績を叩き出しているようです． 係り受けに特化したアルゴリズムではなく，structured output ならほぼ何でもできる非常に汎用性の高いアルゴリズムのようです．詳細はこちら 面白そうなので，ちょっと深追いしてみました．特徴をまとめると - オンライン学習 - k-best解が得られるような decoder さえあれば動く - single-best でももちろん可能 - single best の場合は Collins voted perceptron に酷似 - single best の場合の inference は SMO と共通点があり，実際 max-margin parsing の特殊系になっている などなど，面白い点がたくさんあります． もともとは Ben Tasker の Max margin parsing の
MIRA (Margin Infused Relaxed Algorithm) 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 中澤 敏明 nakazawa@nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp 2009/7/31 勉強会 1 Introduction MIRA(Margin Infused Relaxed Algorithm) はオンライン学習アルゴ
MIRA (Margin Infused Relaxed Algorithm) 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 中澤 敏明 nakazawa@nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp 2009/7/31 勉強会 1 Introduction MIRA(Margin Infused Relaxed Algorithm) はオンライン学習アルゴ リズムの一つで、事例と超平 面との距離 (Margin) をモデル更新に利用 (Infused) する。Relaxed の気持ちは、[3] で示されている multiclass version Perceptron のパラメータ更新時の制約を緩めているところから来ている (と思われ る)。なお MIRA の初出は [3] であり、正確にはこの論文中での定義が MIRA なのだが、この MIRA は 分離可能な問題にしか対応しておらず、こ
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