I paradigmet för lärande med flera uppgifter lär man sig flera relaterade förutsägelser gemensamt och delar med sig av information över uppgifterna. Vi föreslår en ram för lärande med flera uppgifter som gör det möjligt för en att selektivt dela med sig av informationen över uppgifterna. Vi antar att varje aktivitet parameter vektor är en linjär kombination av ett begränsat antal underliggande basuppgifter. Koefficienterna för den linjära kombinationen är glesa till sin natur och överlappningen i två uppgifters gleshetsmönster styr hur mycket som delas mellan dessa. Vår modell bygger på antagandet att uppgiftsparametrar inom en grupp ligger i en subrymd med låg dimension men tillåter uppgifterna i olika grupper att överlappa varandra i en eller flera baser. Experimentella resultat på fyra datauppsättningar visar att vårt tillvägagångssätt överträffar konkurrerande metoder.
Kumar m.fl. REF antog att varje uppgiftsmodell är en linjär kombination av basmodeller, där koefficienterna för den linjära kombinationen tillsammans med basmodellerna är kopplade på ett multiplikativt sätt.
Learning Task Grouping and Overlap in Multi-task Learning
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}