保護中: 劣モジュラ最適化の基礎(5)ロヴァース拡張と多重線形拡張 アルゴリズム:Algorithms Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.03.15 2022.04.21 このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。 パスワード: {{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は失敗しました。 サーバーから「{{status_text}}」というレスポンスがありました（コード: {{status_code}}）。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}{{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は成功したようです。 サーバーのレスポンスが OK でも、送信が処理されていない場合があります。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}送信しています…
コメント
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[…] 機械学習プロフェッショナルシリーズ「劣モジュラ最適化と機械学習」より。前回は劣モジュラ最適化の基礎として、ロヴァース拡張と多重線形拡張について述べた。今回は、劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用として、貪欲法の概要と文書要約タスクへの適用に伝述べる。 […]
[…] 次回も引き続き劣モジュラ最適化の基礎として、ロヴァース拡張と多重線形拡張について述べる。 […]