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Unsupervised learning utilizing sequential output statistics

机译:利用顺序输出统计信息进行无监督学习

摘要

In classification tasks applicable to data that exhibit sequential output statistics, a classifier may be trained in an unsupervised manner based on a sequence of input samples and an unaligned sequence of output labels, using a cost function that measures the negative cross-entropy of an N-gram joint probability distribution derived from the sequence of output labels with respect to an expected N-gram frequency in a second sequence of output labels predicted by the classifier. In some embodiments, a primal-dual reformulation of the cost function is employed to facilitate optimization.
机译:在适用于显示顺序输出统计数据的分类任务中,可以使用测量N的负交叉熵的成本函数,根据输入样本序列和输出标签的未对齐序列,以无监督的方式训练分类器。相对于在分类器预测的第二输出标签序列中的预期N-gram频率的输出标签序列得出的gram-gram联合概率分布。在一些实施例中,成本函数的原始对偶重新制定被用于促进优化。

著录项

  • 公开/公告号US10776716B2

    专利类型

  • 公开/公告日2020-09-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING LLC;

    申请/专利号US201715621753

  • 发明设计人 YU LIU;JIANSHU CHEN;LI DENG;

    申请日2017-06-13

  • 分类号G06N20;G10L15/06;G10L15/197;G06N7;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:31:05

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