Vi undersöker användningen av sparse kodning och ordlista lärande i samband med multitask och överföring lärande. Det centrala antagandet för vår inlärningsmetod är att uppgifternas parametrar är väl approximerade av glesa linjära kombinationer av atomerna i en ordbok på ett högt eller oändligt dimensionellt utrymme. Detta antagande, tillsammans med den stora mängden tillgängliga data i multitask och överföra inlärningsinställningar, möjliggör ett principiellt val av ordbok. Vi tillhandahåller gränser för generalisering fel i detta tillvägagångssätt, för båda inställningarna. Numeriska experiment på en syntetisk och två riktiga dataset visar fördelen med vår metod framför enkel uppgift lärande, en tidigare metod baserad på ortogonal och tät representation av uppgifterna och en relaterad metod lärande uppgift gruppering.
Maurer m.fl. REF undersökte användningen av sparsam kodning och ordboksinlärning inom ramen för MTL.
Sparse coding for multitask and transfer learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}