Standardinduktiv inlärning kräver att utbildnings- och testfall kommer från samma fördelning. Överföringslärande syftar till att ta bort denna begränsning. Vid ytlig överföring är testfall från samma domän, men har en annan distribution. Vid djup överföring kommer testfall från en helt annan domän (dvs. beskriven av olika predikat). Människor utför rutinmässigt djup överföring, men få inlärningssystem, om några, är kapabla till det. I detta dokument föreslår vi en strategi som bygger på en form av andra ordningens Markovlogik. Vår algoritm upptäcker strukturella regularities i källdomänen i form av Markov logikformler med predikat variabler, och omedelbart dessa formler med predikat från måldomänen. Med detta tillvägagångssätt har vi framgångsrikt överfört inlärd kunskap inom molekylärbiologi, socialt nätverk och webbdomäner. De upptäckta mönster inkluderar brett användbara egenskaper av predikat, som symmetri och transitivitet, och relationer mellan predikat, såsom olika former av homofili.
REF:s arbete använder framgångsrikt andra ordningens Markov-logik i djupt överförande lärande.
Deep transfer via second-order Markov logic
{'venue': "ICML '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}