保護中: 最大流とグラフカット(4)グラフ表現可能な劣モジュラ関数とプリフロー・プッシュ法 IOT技術:IOT Technology Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.03.15 2022.05.05 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…
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[…] 最大流とグラフカット(4)グラフ表現可能な劣モジュラ関数 […]
[…] 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。前回は最大流とグラフカット問題への対応として、グラフ表現可能な劣モジュラ関数とプリフロー・プッシュ法について述べた。今回は劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習として、正則化とp-ノルムの復習について述べる。 […]
[…] グラフ表現可能な劣モジュラ関数での最大流とプリフロー・プッシュ法 | Deus Ex Machina より: 2023年6月26日 1:20 PM […]