机器学习李宏毅 L32-Structured Learning-Introduction

Structured learning介绍

对于传统的机器学习，输出一般为数字型的数据类型，例如label或者是vector。而与实际情况更为接近的是，输出可以要求为一张image或者是一段文字等等。此时对应的学习称为structured learning。
应用场景包括语音辨识、翻译、语法分析器（Syntactic Paring）、目标检测、文本总结、搜索(retrieval)等等。

对于structured learning，存在unified framework，对于输入x，给定输出y的形式，给定评价函数F(x,y)，如果输出y反映的效果更好，则评价函数的输出越大，代表x和y的compatibility越好。这可以给出评价函数F(x,y)。
对于testing data，给定一个输入x，则穷举所有的y，找到使F(x,y)最大的那项y，得到结果。

另一种解释structured learning的方式如下图，基于概率的解释，训练过程是求解一个概率模型，使得x和y的共存几率最大，而测试则是已知概率模型，求解y出现的最佳情况。

Structured learning需要解决的三个问题

F(x,y)模型的具体情况，对于均为object的输入和输出，很难描述F(x,y)的具体情况；
如何解决y=argmaxy∈YF(x,y)y=\arg\max\limits_{y\in Y}F(x,y)，因为空间Y比较大，如何去确定合适的y；
如何进行合适的training，保证正确的F(x,y)大于空间中其他的F(x,y_bar)。

可参考的资料

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