Abstrakt. En Bayesisk modell för att lära sig genom provtagning från flera uppgifter presenteras. De många uppgifterna genereras själva genom provtagning från en distribution över en miljö av relaterade uppgifter. En sådan miljö visas vara naturligt modellerad i ett Bayesianskt sammanhang genom begreppet objektiv förhandsfördelning. Det hävdas att för många vanliga maskininlärning problem, även om vi i allmänhet inte vet den sanna (mål) innan för problemet, har vi en viss uppfattning om en uppsättning möjliga föregångare som den verkliga tidigare tillhör. Det visas att en inlärare under dessa omständigheter kan använda Bayesian inference för att lära sig det sanna först genom att lära sig tillräckligt många uppgifter från miljön. Dessutom ges gränser för hur mycket information som krävs för att lära sig en uppgift när den samtidigt lärs ut med flera andra uppgifter. Gränserna visar att om eleven har liten kunskap om den sanna föregående, men dimensionaliteten i den sanna föregående är liten, då provtagning flera uppgifter är mycket fördelaktigt. Teorin tillämpas på problemet med att lära sig en gemensam funktion uppsättning eller motsvarande en lågdimensionell representation (LDR) för en miljö av relaterade uppgifter.
Baxter studerade uppgiften att välja rätt konceptklass för en distribution över en miljö av övervakade inlärningsuppgifter REF.
A Bayesian/Information Theoretic Model of Learning to Learn via Multiple Task Sampling
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}