Efektywne algorytmy klasyfikacji ekstremalnej oparte na redukcji do problemów predykcji strukturalnej
2017/25/N/ST6/00747
Słowa kluczowe
Deskryptory
- ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów
Panel
ST6 – Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne
Jednostka realizująca
Politechnika Poznańska, Wydział Informatyki
woj. wielkopolskie
Kierownik projektu (z jednostki realizującej)
Liczba wykonawców projektu: 2
Konkurs
PRELUDIUM 13 – ogłoszony 2017-03-15
- Przyznana kwota
- 36 746 PLN
- Rozpoczęcie projektu
- 2018-02-21
- Zakończenie projektu
- 2019-02-20
- Planowany czas trwania projektu
- 12 miesięcy (z wniosku)
- Status projektu
- Projekt rozliczony
Opis projektu
Pobierz opis projektu w formacie .pdf
Uwaga — opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.
Dane z raportu końcowego/rocznego
Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (1)
-
A no-regret generalization of hierarchical softmax to extreme multi-label classification
- Autorzy:
- Marek Wydmuch, Kalina Jasinska, Mikhail Kuznetsov, Robert Busa-Fekete, Krzysztof Dembczyński
- Konferencja:
- Neural Information Processing Systems (rok: 2018, strony: 6355-6366), Wydawca: Curran Associates, Inc.
- Data:
- konferencja 2-8.12.2018
- Status:
- Opublikowana