Multi-task lärande utnyttjar potentiella korrelationer mellan relaterade uppgifter för att extrahera gemensamma funktioner och avkastning resultatvinster. Men de flesta tidigare verk endast betrakta enkla eller svaga interaktioner, vilket misslyckas med att modellera komplexa korrelationer bland tre eller fler uppgifter. I detta dokument, föreslår vi en multi-task lärande arkitektur med fyra typer av återkommande neurala lager för att sammansmälta information över flera relaterade uppgifter. Arkitekturen är strukturellt flexibel och beaktar olika interaktioner mellan uppgifter, som kan betraktas som ett generaliserat fall av många tidigare verk. Omfattande experiment på fem referensdatauppsättningar för textklassificering visar att vår modell avsevärt kan förbättra utförandet av relaterade uppgifter med ytterligare information från andra.
Och Zhang et al. REF föreslår en multi-task lärande arkitektur med fyra typer av re-current neurala lager för textklassificering.
A Generalized Recurrent Neural Architecture for Text Classification with Multi-Task Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}