ВЕРСИЯ ДЛЯ СЛАБОВИДЯЩИХ
Войти
Логин:
Пароль:
Забыли пароль?
научная деятельность
структура институтаобразовательные проектыпериодические изданиясотрудники институтапресс-центрконтакты
русский | english

Структурные модели и глубинное обучение

Совместный семинар ИППИ РАН и Сколтеха 

6 октября (четверг), 1700 , аудитория 615 ИППИ РАН

Massih-Reza Amini

Professor of Computer Science
Head of (dAta analysis, Modeling and mAchine learning) team, Grenoble Alpes University

Multi-class to Binary reduction of Large-scale classification Problems

In the context of large-scale problems, traditional multiclass classification approaches have to deal with class imbalancement and complexity issues which make them inoperative in some extreme cases. In this talk we present a transformation that reduces the initial multiclass classification of examples into a binary classification of pairs of examples and classes. We present generalization error bounds that exhibit the interdependency between the pairs of examples and which recover known results on binary classification with i.i.d. data. We show the efficiency of the deduced algorithm compared to state-of-the-art multiclass classification strategies on two large-scale document collections especially in the interesting case where the number of classes becomes very large.

05.10.2016 |
 

 

© Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской академии наук, 2024
Об институте  |  Контакты  |  Противодействие коррупции