وضع العلامات المتدرجة على المشهد باستخدام البرمجة الديناميكية

15

الوصف

نتيجتنا التقنية الرئيسية هي خوارزمية DP فعالة لإيجاد الملصقات التي تفي بالقيود المتدرجة. يمكن استخدام DP لأن وضع العلامات المتدرج يمكن رؤيته كمسار في مساحة حالة كبيرة. على عكس طرق التحسين الشائعة حاليًا ، مثل تخفيضات الرسم البياني ، نجد الحلول المثلى عالميًا بشروط السلاسة التعسفية Vpq. على وجه الخصوص ، يسمح هذا بنمذجة أشكال مسبقة مثيرة للاهتمام إلى حد ما للتجزئة ومن المحتمل أن يكون لها تطبيقات أخرى أيضًا. لقد حددنا أيضًا العديد من التعميمات المحتملة لخوارزمية لدينا والتي قد تكون مفيدة في تطبيقات مختلفة.

مقدمات الشكل المقدمة هنا جديدة ويبدو أنها قوية جدًا. يتضمن اتجاه واحد للعمل المستقبلي تعلم مقدمات الشكل من الأمثلة. يمكن تعلم مثل هذه النماذج باستخدام التقنيات القياسية لتعلم نماذج ماركوف 1D (المخفية). يمكن إجراء التعلم التمييزي من الأمثلة المصنفة بالكامل باستخدام SVMs المنظمة.

سيكون هذا قابلاً للتطبيق في تطبيق وضع العلامات للفئة الهندسية. في حالة التجزئة الثنائية ، يمكن إجراء التعلم التمييزي من الأمثلة غير المقسمة مسبقًا إلى أجزاء باستخدام SVMs الخفية الهيكلية.

تجزئة دون تفاعل. العمود الأوسط: تجزئة بدون شكل مسبق. العمود الأخير: تجزئة بالشكل السابق. استخدمنا سابقة مختلفة لكل مثال.

 

خوارزمية إسقاط المراسلات العنقودية المبنية على البرمجة التربيعية لمطابقة النقاط السريعة

برمجة واجهة المستخدم الرسومية للمصنف

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “وضع العلامات المتدرجة على المشهد باستخدام البرمجة الديناميكية”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

رمز المنتج: P2018F211 التصنيف: الوسوم: , ,