Multitask inlärningsalgoritmer är typiskt utformade förutsatt att några fasta, en tidigare känd latent struktur delas av alla uppgifter. Det är dock oftast oklart vilken typ av latent uppgiftsstruktur som är mest lämplig för en given multitask inlärningsproblem. Helst bör den "rätta" latenta uppgiftsstrukturen läras in på ett datadrivet sätt. Vi presenterar en flexibel, icke-parametrisk Bayesian modell som poserar en blandning av faktoranalysatorer struktur på uppgifterna. Den icke-parametriska aspekten gör modellen uttrycksfull nog för att subsumera många befintliga modeller av latenta aktivitetsstrukturer (t.ex. genomsnittliga regulariserade uppgifter, klustererade uppgifter, lågrankade eller linjära/icke-linjära subrymdsövertaganden på uppgifter osv.). Dessutom kan den lära sig mer allmänna arbetsstrukturer och ta itu med bristerna i sådana modeller. Vi presenterar en variantalgoritm för vår modell. Experimentella resultat av syntetiska och verkliga datauppsättningar, om både regressions- och klassificeringsproblem, visar hur effektiv den föreslagna metoden är.
Nyligen, REF posited en blandning av sparse faktoranalysatorer struktur på insamlingen av uppgift vikt vektorer.
Flexible Modeling of Latent Task Structures in Multitask Learning
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}