師走 - DO++
最近日記書いてなかったですが、なかなか日記に書けることがなかったのと、書こうと思ったときにココログがメンテナンスしていたからです。まぁそうはいってもココログは使い続けます。 最近読んだ中でおもしろかった論文 "Online Passive-Aggressive Algorithms" Koby Crammer, Ofer Dekel, Joseph Keshet, Shai Shalev-Shwartz and Yoram Singer, Journal of Machine Learning Research 7, pages 551-585, 2006. [pdf] オンライン学習でバイナリ、多クラス、構造を持った出力（これに近いmiraについては kudoさんによる解説参照）を学習できる。perceptronと似たような形で学習でき、非常に簡単な更新式でパラメータを更新していく。 実
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
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