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  A Decoupled Approach to Exemplar-based Unsupervised Learning

Nowozin, S., & Bakir, G. (2008). A Decoupled Approach to Exemplar-based Unsupervised Learning. In W., Cohen, A., McCallum, & S., Roweis (Eds.), ICML '08: Proceedings of the 25th international conference on Machine (pp. 704-711). New York, NY, USA: ACM Press.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C82F-C 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-431D-2
資料種別: 会議論文

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関連URL

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URL:
https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=1390156.1390245 (出版社版)
説明:
-
OA-Status:

作成者

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 作成者:
Nowozin, S1, 2, 著者           
Bakir, G1, 2, 著者           
所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: A recent trend in exemplar based unsupervised learning is to formulate the learning problem as a convex optimization problem.
Convexity is achieved by restricting the set
of possible prototypes to training exemplars.
In particular, this has been done for clustering,
vector quantization and mixture model
density estimation. In this paper we propose
a novel algorithm that is theoretically and
practically superior to these convex formulations.
This is possible by posing the unsupervised
learning problem as a single convex
master problem" with non-convex subproblems.
We show that for the above learning
tasks the subproblems are extremely wellbehaved
and can be solved efficiently.

資料詳細

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言語:
 日付: 2008-07
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.1145/1390156.1390245
BibTex参照ID: 5134
 学位: -

関連イベント

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イベント名: 25th International Conference on Machine Learning (ICML 2008)
開催地: Helsinki, Finland
開始日・終了日: 2008-07-05 - 2008-07-09

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: ICML '08: Proceedings of the 25th international conference on Machine
種別: 会議論文集
 著者・編者:
Cohen, WW, 編集者
McCallum, A, 編集者
Roweis, ST, 編集者
所属:
-
出版社, 出版地: New York, NY, USA : ACM Press
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 704 - 711 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-1-60558-205-4