[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-24（introduction of Structured Learning;结构化学习介绍）

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-24（introduction of Structured Learning;结构化学习介绍）

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introduction of Structured Learning

到目前为止，不管是做SVM还是Deep Learning，input 和 output 都只是向量，而实际上我们真正面对的问题，要比向量更复杂，因此我们需要一个f，来计算两个object。

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Example Application

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Structure Learning 听起来很麻烦，但实际上我们有一种Unified Framework。

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Example 1 Unified Framework – Object Detection

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那么是怎么做的呢？

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我们的目的就是训练出一个f ，使方框框在不同位置时，有不同的输出，比如上图红绿蓝三个框，显然红框应该得到最好的输出。相应的test如下。

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example 2 Unified Framework - Summarization

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example 3 Unified Framework -Retrieval

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将Unified Framework 换一种说法。

training：x,y一起出现的几率。
testing：根据这个几率，找最有可能的y

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用几率来做也有坏处与坏处。

Drawback for probability：
* Probability cannot explain everything
* 0-1 constraint is not necessary

Strength for probability ：

• Meaningful
  

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There are three problems in this framework.

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problem 1 :

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problem 2 :

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problem 3 :

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Link to DNN?

DNN是 Structure Learning 的特殊情况，比如在手写识别中：

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