I denna uppsats beskriver vi en allmän ram: Parametrar Read-Write Networks (PRaWN) för att systematiskt analysera aktuella neurala modeller för multi-task lärande, där vi finner att befintliga modeller förväntar sig att lösa upp funktioner i olika utrymmen medan funktioner som lärts in i praktiken fortfarande är insnärjda i delat utrymme, vilket lämnar potentiella risker för annan utbildning eller osynliga uppgifter. Vi föreslår att lösa detta problem genom att införliva en induktiv partiskhet i processen för lärande med flera uppgifter, att varje uppgift kan hålla sig informerad om inte bara den kunskap som lagras i andra uppgifter utan om hur andra uppgifter upprätthåller sin kunskap. I praktiken uppnår vi ovan induktiva fördomar genom att tillåta olika uppgifter att kommunicera genom att passera både dolda variabler och gradienter explicit. Experimentellt utvärderar vi föreslagna metoder på tre grupper av uppgifter och två typer av inställningar (IN-TASK och OUT-OF-TASK). Kvantitativa och kvalitativa resultat visar att de är effektiva.
På senare tid föreslår REF att man lär sig kommunikation med flera uppgifter genom att uttryckligen passera lutningar.
M ETAL EARNING M ULTI-TASK C OMMUNICATION