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Posted By Admin    February 12th, 2019    0

Contrairement à la formulation dans Joachims et coll. (2005), notre nouvelle formulation comprend une fonction de perte qui met à l`échelle la différence souhaitée dans le score. Intuitivement, plus la perte d`un alignement incorrect est importante, plus la partition doit être éloignée de celle de l`alignement correct Yi. Cette méthode d`inclusion d`une fonction de perte est analogue aux propositions d`autres problèmes de prédiction structurés (Taskar et coll., 2003; Tsochantaridis et coll., 2005). i est une variable de mou partagée entre les contraintes du même exemple, car en général le système de contrainte n`est pas faisable. Après la preuve dans Tsochantaridis et coll. (2005), il est facile de voir que le résultat suivant tient. Pour les coûts de substitution, nous considérons les six modèles suivants pour φ (YK, s, t). Puisque la longueur des alignements de différents exemples varie grandement, nous normalisons chaque φ en divisant par | s | + | t |. Tenseur: dans ce modèle d`alignement encore plus complexe, nous considérons l`interaction des trois annotations structurelles. Notez qu`il n`existe qu`une seule fonctionnalité non nulle dans ce vecteur de fonctionnalité.

Le tableau 1 montre les scores Q des différents modèles d`alignement formés avec l`algorithme SVM à l`aide de Q-Loss. Comme nous l`avons décrit ci-dessus, nous rapmettons les résultats de validation croisée à cinq pour la valeur de C qui optimise les performances sur le jeu de validation. Le tableau indique également le nombre d`entités dans chaque modèle. Notez que la formation et le jeu de validation sont composés de cas plus difficiles que l`ensemble de test, ce qui explique les scores Q généralement plus élevés sur l`ensemble de test. Profil: Enfin, nous explorons l`ajout d`informations de profil au modèle d`alignement, et nous utilisons pour désigner le profil (un vecteur à valeur réelle de la dimension 20 pour 20 acides aminés) à la position i de la séquence cible. désigne le poids assigné à l`acide aminé R1 par le profil. Les définitions des profils dans le gabarit sont similaires. Le modèle d`alignement de profil est très similaire au modèle d`alignement de fenêtre, avec le composant d`interaction unique φSimple remplacé par une version qui inclut des informations de profil φSimpleWithProfile: pour déterminer l`alignement, où est l`ensemble de tous les possibles ( local ou global, selon vos besoins) alignements entre s et t. Ceci est généralement calculé à l`aide de la programmation dynamique (Smith et Waterman, 1981). Notez que notre configuration inclut les scénarios communs d`alignement avec des matrices de substitution telles que BLOSUM comme cas particulier, où la fonction φ (YK, s, t) renvoie un vecteur clairsemé avec exactement un «1» qui correspond au score de substitution ou d`écart en w. Cependant, nous considérerons les mappages d`entités plus riches φ qui vont au-delà de l`identité d`acide aminé et qui incluent des informations structurelles de la séquence de modèle.

Le premier algorithme concret pour l`alignement des séquences inverses a été proposé dans Sun et coll. (2002). Bien qu`ils prouvent que leur algorithme trouve un modèle de coût cohérent en temps polynôme, leur algorithme est limité à des modèles de coûts particuliers avec au plus trois paramètres. En supposant que t (e ∣ f) {displaystyle t (emid f)} est la probabilité de traduction et a (i ∨ j, l e, l f) {displaystyle a (ilor j, l_ {e}, l_ {f})} est la probabilité d`alignement, IBM Model 2 peut être défini comme: la dernière étape est appelée distorsion au lieu de l`alignement, car il i s possible de produire la même traduction avec le même alignement de différentes manières. [5] seules quelques approches de la formation discriminante des modèles d`alignement existent à ce jour.

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