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  Multivariate Regression via Stiefel Manifold Constraints

BakIr, G., Gretton, A., Franz, M., & Schölkopf, B. (2004). Multivariate Regression via Stiefel Manifold Constraints. In DAGM 2004 (pp. 262-269). Berlin, Germany: Springer.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
BakIr, G1, Autor           
Gretton, A1, Autor           
Franz, M1, Autor           
Schölkopf, B1, Autor           
Rasmussen, Herausgeber
C., Herausgeber
Bülthoff, Herausgeber
Giese, M. A., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We introduce a learning technique for regression between high-dimensional spaces. Standard methods typically reduce this task to many one-dimensional problems, with each output dimension considered independently. By contrast, in our approach the feature construction and the regression estimation are performed jointly, directly minimizing a loss function that we specify, subject to a rank constraint. A major advantage of this approach is that the loss is no longer chosen according to the algorithmic requirements, but can be tailored to the characteristics of the task at hand; the features will then be optimal with respect to this objective, and dependence between the outputs can be exploited.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2004
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 2845
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: DAGM 2004
Veranstaltungsort: Tübingen
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: DAGM 2004
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 262 - 269 Identifikator: -