相比于回归，输出一个标量或者预测，输出一个向量，结构化学习的输出更加复杂，可以是图像，可以是语句，可以是树结构，等等可由更小的组件构成的结构体，我的理解。
较火的技术GAN，最多的用处便是生成图像，这就是一个结构化学习的例子，其实像目标检测，语义分割，实例分割这些也是结构化学习，因为他们的输出都不是简单的标量或向量， 是结构更加复杂的输出了，还有，像李宏毅老师课程里讲的，机器翻译，语音识别，聊天机器人都是结构化学习。
相比于回归，输出一个标量或者预测，输出一个向量，结构化学习的输出更加复杂，可以是图像，可以是语句，可以是树结构，等等可由更小的组件构成的结构体，我的理解。
较火的技术GAN，最多的用处便是生成图像，这就是一个结构化学习的例子，其实像目标检测，语义分割，实例分割这些也是结构化学习，因为他们的输出都不是简单的标量或向量， 是结构更加复杂的输出了，还有，像李宏毅老师课程里讲的，机器翻译，语音识别，聊天机器人都是结构化学习。