[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-24（introduction of Structured Learning;结构化学习介绍）

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-24（introduction of Structured Learning;结构化学习介绍）

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introduction of Structured Learning

到目前为止，不管是做SVM还是Deep Learning，input 和 output 都只是向量，而实际上我们真正面对的问题，要比向量更复杂，因此我们需要一个f，来计算两个object。

Example Application

Structure Learning 听起来很麻烦，但实际上我们有一种Unified Framework。

Example 1 Unified Framework – Object Detection

那么是怎么做的呢？

我们的目的就是训练出一个f ，使方框框在不同位置时，有不同的输出，比如上图红绿蓝三个框，显然红框应该得到最好的输出。相应的test如下。

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example 2 Unified Framework - Summarization

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example 3 Unified Framework -Retrieval

将Unified Framework 换一种说法。

training：x,y一起出现的几率。
testing：根据这个几率，找最有可能的y

用几率来做也有坏处与坏处。

Drawback for probability：
* Probability cannot explain everything
* 0-1 constraint is not necessary

Strength for probability ：
* Meaningful

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There are three problems in this framework.

problem 1 :

problem 2 :

problem 3 :

Link to DNN?

DNN是 Structure Learning 的特殊情况，比如在手写识别中：