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Bericht

Minimal Logical Constraint Covering Sets

MPG-Autoren
http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons84226

Sinz,  FH
Research Group Computational Vision and Neuroscience, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons84193

Schölkopf,  B
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

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Zitation

Sinz, F., & Schölkopf, B.(2006). Minimal Logical Constraint Covering Sets (155).


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-CF51-8
Zusammenfassung
We propose a general framework for computing minimal set covers under class of certain logical constraints. The underlying idea is to transform the problem into a mathematical programm under linear constraints. In this sense it can be seen as a natural extension of the vector quantization algorithm proposed by Tipping and Schoelkopf. We show which class of logical constraints can be cast and relaxed into linear constraints and give an algorithm for the transformation.