Prédiction structurée à base de collecteurs.

Résumé La prédiction structurée fournit un cadre général pour traiter les problèmes supervisés où les sorties ont une structure sémantiquement riche. Alors que les approches classiques considèrent des espaces de sortie finis, bien que potentiellement énormes, nous examinons dans cet article comment la prédiction structurée peut être étendue à un scénario continu. Plus précisément, nous étudions une approche de prédiction structurée pour la régression à valeurs multiples. Nous caractérisons une classe de problèmes pour lesquels l'approche considérée est statistiquement cohérente et nous étudions comment l'optimisation géométrique peut être utilisée pour calculer l'estimateur correspondant. Des résultats expérimentaux prometteurs sur des données simulées et réelles complètent notre étude.