Введение
1 Ненаправленные графические модели и структурное обучение 12
1.1 Марковские сети и связанные задачи 12
1.2 Алгоритмы вывода MAP-оценки 16
1.2.1 Как задача математического программирования 16
1.2.2 Передача сообщений 17
1.2.3 Двойственное разложение 19
1.2.4 Разрезы на графах 21
1.3 Обучение марковских сетей 26
1.3.1 Максимизация правдоподобия и его приближений 28
1.3.2 Максимизация отступа 31
1.3.3 Обучение нелинейных моделей 36
2 Использование различных типов аннотации обучающей выборки 39
2.1 Обучение со слабыми аннотациями 41
2.1.1 Обобщённый SSVM 42
2.1.2 Обобщённый SSVM и максимизация неполного правдоподобия 43
2.2 Типы аннотаций для обучения сегментации изображений 46
2.2.1 Обучение сегментации по полной разметке 48
2.2.2 Учёт аннотации метками изображений 50
2.2.3 Плотные рамки 52
2.2.4 Зёрна объектов 55
2.3 Обучение категоризации документов по слабой аннотации 56
2.4 Обзор литературы 58
2.5 Эксперименты 59
2.5.1 Наборы данных, детали реализации, критерии качества 59
2.5.2 Метки изображений 60
2.5.3 Добавление рамок и зёрен 63
2.5.4 Категоризация документов 64
2.6 Выводы 65
3 Структурное обучение неассоциативных марковских сетей 66
3.1 Неассоциативная марковская сеть для сегментации облаков точек 67
3.2 Функция потерь для несбалансированных категорий 69
3.3 Нелинейные ядра 70
3.3.1 Двойственная формулировка структурного SVM 70
3.3.2 Ядровой переход 72
3.4 Обзор литературы 73
3.5 Эксперименты 75
3.5.1 Детали реализации 75
3.5.2 Наборы данных 77
3.5.3 Результаты 77
3.5.4 Обсуждение 79
3.6 Выводы 81
4 Использование пространственного контекста при последовательной классифи кации 82
4.1 Машина вывода 83
4.2 Пространственная машина вывода 85
4.2.1 Описание модели и вывода в ней 85
4.2.2 Пространственные и структурные д-факторы 88
4.2.3 Обучение модели 90
4.3 Детали реализации 91
4.3.1 Структура модели 91
4.3.2 Обучение предикторов сообщений и их признаки 93
4.4 Обзор литературы 95
4.5 Результаты экспериментов 97
4.5.1 Данные и постановка эксперимента 97
4.5.2 Качество сегментации 98
4.5.3 Вычислительная сложность и число итераций 100
4.5.4 Анализ пространственных типов факторов 101
4.6 Выводы 101
Заключение 103
Список рисунков 107
Список таблиц 109
Список алгоритмов 110
Литература
