A conditional random field (CRF) ba

A conditional random field (CRF) based model is presented in [21] where two multi-label
graphical models has been proposed, both parameterizes label co-occurances. The Collective Multi-label (CML) classifier maintains feature accounting for label co-occurances
and the Collective Multi-label with Features (CMLF) maintains parameters that correspond to features for each co-occuring label pair. Petterson Figure 1: Graphical representation of CoL Model et. al. recently presented another interesting (Figure taken from [59]) generative modeling approach in a reverse manner, predicting a set of instances given the labels

Kết quả (Việt) 1:

Một mô hình có điều kiện trường ngẫu nhiên (CRF) dựa được trình bày trong [21] trong trường hợp hai nhiều nhãnMô hình đồ họa đã được đề xuất, cả hai parameterizes nhãn đồng lần xuất hiện. Loại tập thể đa nhãn (CML) duy trì tính năng kế toán cho nhãn đồng lần xuất hiệnvà duy trì tập thể đa nhãn với tính năng (CMLF) tham số tương ứng với các tính năng cho mỗi cặp co-xảy ra nhãn. Petterson hình 1: Đồ họa đại diện của mô hình CoL et. Al. mới trình bày một cách tiếp cận thú vị mô hình thể sinh (hình Lấy từ [59]) một cách đảo ngược, dự đoán một tập hợp các trường hợp cho các nhãn

Kết quả (Việt) 2:

Một trường ngẫu nhiên (CRF) dựa trên mô hình có điều kiện được trình bày trong [21], trong đó hai đa nhãn
mô hình đồ họa đã được đề xuất, cả hai parameterizes nhãn đồng lần xuất hiện. Tập thể Multi-label (CML) phân loại duy trì tính năng chiếm nhãn đồng lần xuất hiện
và tập nhiều nhãn với tính năng (CMLF) duy trì các thông số tương ứng với các tính năng cho mỗi cặp nhãn đồng occuring. PETTERSON Hình 1: Đồ thị biểu diễn của COL mẫu et. al. đây đã trình bày thú vị khác (Hình lấy từ [59]) cách tiếp cận mô hình generative theo kiểu ngược lại, dự đoán một tập hợp các trường hợp đưa ra các nhãn