Med tanke på flera förutsägelser problem som regression eller klassificering, är vi intresserade av en gemensam inference ram som effektivt kan dela information mellan uppgifter för att förbättra förutsägelsen noggrannhet, särskilt när antalet utbildningsexempel per problem är liten. I detta dokument föreslår vi en probabilistisk ram som kan stödja en uppsättning latenta variabla modeller för olika scenarier för lärande med flera arbetsuppgifter. Vi visar att ramverket är en generalisering av standard inlärningsmetoder för enstaka förutsägelser problem och det kan effektivt modellera den delade strukturen bland olika förutsägelser uppgifter. Dessutom presenterar vi effektiva algoritmer för den empiriska Bayes-metoden samt punktuppskattning. Våra experiment på både simulerade datauppsättningar och realtidsklassificeringsdata visar hur effektiva de föreslagna modellerna är i två utvärderingsmiljöer: en vanlig multi-task inlärningsmiljö och en transfer inlärningsmiljö.
Zhang et al Ref föreslog en probabilistisk modell för att stödja en uppsättning latenta variabla modeller för olika scenarier för lärande med flera arbetsuppgifter.
Flexible latent variable models for multi-task learning
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}