文件名称：HeteroSampler:学习在结构化预测中采样的位置
文件大小：2.96MB
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更新时间：2024-06-28 10:06:09
C++
异源采样器 该项目是 HeteroSamplers 的 C++ 实现：用于结构化预测问题的异构 Gibbs 采样器。 它基于发表在 AISTATS 2015 论文中的算法 石天林、雅各布·斯坦哈特和波西·梁 第十八届人工智能与统计国际会议 它是如何工作的 采用预训练模型及其 Gibbs 采样器，该算法使用强化学习来确定结构化输出的哪一部分需要更多采样，从而需要更多计算资源。 安装 HeteroSampler 此版本适用于早期采用该软件的早期用户。 如果您有意见或建议，请告诉我们。 联系人：tianlinshi [AT] gmail.com HeteroSampler 是用 C++ 11 编写的，因此需要 gcc >= 4.8。 它还使用 HDF5 来读取某种类型的模型数据。 它部分建立在， 是一个开源图形模型工具箱。 依赖项 (Ubuntu) 要安装 gcc 4.8， sudo