Multi-task lärande använder delad representation av kunskap för att lära sig flera fall från samma eller relaterade problem. Tidsseriens förutsägelse består av flera exempel som definieras av hur de delas upp i fasta fönster som kallas inbäddningsdimension. Att hitta optimala värden för inbäddning är en beräkningsintensiv uppgift. Därför introducerar vi en ny kategori av problem som kallas dynamisk tidsserieförutsägelse som kräver en tränad modell för att ge förutsägelse när den presenteras med olika värden av inbäddningsdimensionen. Detta kan ses en ny klass av tidsserier förutsägelse där dynamisk förutsägelse behövs. I detta dokument föreslår vi en medevolutionär inlärningsmetod med flera uppgifter som ger en synergi mellan lärande med flera uppgifter och koevolution. Detta gör det möjligt för neurala nätverk att behålla modularitet under utbildning för att bygga kunskapsblock för olika fall av problemet. Den föreslagna metodens effektivitet påvisas med hjälp av ett steg före kaotiska tidsserieproblem. Resultaten visar att den föreslagna metoden effektivt kan användas för olika fall av relaterade tidsserieproblem samtidigt som den ger bättre generaliseringsprestanda.
I REF antogs en kooperationell neural evolutionsmetod för lärande med flera uppgifter, vilket gör det möjligt att utbilda neurala nätverk med delad kunskapsrepresentation.
Co-evolutionary multi-task learning for dynamic time series prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}