结构化预测中的推理
Inference in structured prediction
当使用structured prediction时，部分训练阶段包括估计y_hat的值，像这样：
prediction ŷ = arg max {y ∈ GEN(x)} (w⊤ Φ(x, y))
如果需要检查的 y 的可能性呈指数级增长，那么如何实施这一推论？
在许多情况下，精确推理问题太难解决，因此人们使用集束搜索等近似方法使其易于处理。
参见 Huang 等人的这篇论文。 (2012) 获取更多信息（以及具有不精确搜索的结构化感知器仍然收敛的证明）：http://www.aclweb.org/anthology/N12-1015
和迈克尔柯林斯的经典论文：
http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/papers/tagperc.pdf
希望对您有所帮助。
当使用structured prediction时，部分训练阶段包括估计y_hat的值，像这样：
prediction ŷ = arg max {y ∈ GEN(x)} (w⊤ Φ(x, y))
如果需要检查的 y 的可能性呈指数级增长，那么如何实施这一推论？
在许多情况下，精确推理问题太难解决，因此人们使用集束搜索等近似方法使其易于处理。
参见 Huang 等人的这篇论文。 (2012) 获取更多信息（以及具有不精确搜索的结构化感知器仍然收敛的证明）：http://www.aclweb.org/anthology/N12-1015 和迈克尔柯林斯的经典论文： http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/papers/tagperc.pdf
希望对您有所帮助。