Att minska den mänskliga tillsynen är ett centralt problem när det gäller maskininlärning och ett naturligt tillvägagångssätt är att utnyttja relationerna (strukturen) mellan olika uppgifter. Detta är tanken som utgör kärnan i lärandet med flera uppgifter. I detta sammanhang är en grundläggande fråga hur arbetsstrukturen skall integreras i inlärningsproblemet. Vi tar itu med denna fråga genom att studera en allmän beräkningsram som gör det möjligt att koda a-prioriterad kunskap om arbetsstrukturen i form av en konvex påföljd. I detta sammanhang kan en rad tidigare föreslagna metoder återvinnas som specialfall, inklusive linjära och icke-linjära tillvägagångssätt. Inom denna ram visar vi att uppgifter och deras struktur effektivt kan läras med tanke på ett konvext optimeringsproblem som kan hanteras med hjälp av blockkoordinatmetoder som alternerande minimering och för vilka vi visar konvergens till det globala minimum.
Andra arbeten i REF, tar upp problemet med MTL genom att illustrera att flera uppgifter och deras struktur effektivt kan läras genom att formulera problemet som ett konvext optimeringsproblem som löses med hjälp av en blockkoordinatmetod.
Convex Learning of Multiple Tasks and their Structure
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}