De flesta moderna inlärningsmetoder med flera uppgifter utgår från linjära modeller. Denna inställning anses vara ytlig i den tid då man lär sig djupt. I det här dokumentet presenterar vi en ny ram för ömsesidigt lärande som lär oss att dela uppgifter på alla nivåer i ett djupt nätverk. Vår strategi bygger på att generalisera de matrisfaktoriseringstekniker som uttryckligen eller implicit används av många konventionella MTL-algoritmer till tensor factorisation, för att förverkliga automatisk inlärning av kunskapsdelning från end-to-end i djupa nätverk. Detta står i kontrast till befintliga strategier för djupt lärande som kräver en användardefinierad strategi för delning av uppgifter. Vårt tillvägagångssätt gäller både homogent och heterogent MTL, samt flerdomäninlärning (MDL). Experiment visar effektiviteten i vårt djupa multi-task representation lärande både i form av högre noggrannhet och färre designval.
Yang m.fl. föreslå att lära kors-task delning struktur på varje lager genom tensor factorization REF.
Deep Multi-task Representation Learning: A Tensor Factorisation Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}