首页> 外文会议>Conference on Neural Information Processing Systems >Fast Decomposable Submodular Function Minimization using Constrained Total Variation
【24h】

Fast Decomposable Submodular Function Minimization using Constrained Total Variation

机译:快速可分解的子模块功能最小化使用约束总变化

获取原文
获取外文期刊封面目录资料

摘要

We consider the problem of minimizing the sum of submodular set functions assuming minimization oracles of each summand function. Most existing approaches reformulate the problem as the convex minimization of the sum of the corresponding Lovasz extensions and the squared Euclidean norm, leading to algorithms requiring total variation oracles of the summand functions; without further assumptions, these more complex oracles require many calls to the simpler minimization oracles often available in practice. In this paper, we consider a modified convex problem requiring a constrained version of the total variation oracles that can be solved with significantly fewer calls to the simple minimization oracles. We support our claims by showing results on graph cuts for 2D and 3D graphs.
机译:我们考虑最小化子模具集功能的总和,假设每个汇总函数的最小化oracles最小化。 大多数现有方法将问题重构为相应的Lovasz扩展和平方欧几里德规范的凸起最小化,导致需要总结序列函数的总变化的算法; 如果没有进一步的假设,这些更复杂的令人复杂的oracelles需要许多调用通常在实践中可用的更简单的最小化oracles。 在本文中,我们考虑了一个修改的凸面问题,需要有限版本的总变异畸形的版本,这可以通过对简单的最小化oracles的呼叫显着更少。 我们通过在图2D和3D图表中显示图表切割的结果来支持我们的主张。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号