Vi vill tacka Manfred Warmuth för hans kunskap om förutsägelsealgoritmer och användbara diskussioner om att blanda tidigare. Vi vill tacka Alistair Sinclair för hans sakkunskap om MCMC-metoderna. Vi erkänner tacksamt stödet från DARPA under bidraget FA8750-05-20249. Abstrakt. Vi överväger problemet med förutsägelse med expertråd i den miljö där en prognostor presenteras med flera online förutsägelser uppgifter. I stället för att konkurrera med den bästa experten separat om varje uppgift, antar vi att uppgifterna är relaterade, och därför förväntar vi oss att några experter kommer att prestera bra på hela uppsättningen uppgifter. Det vill säga, vår prognosmakare vill, i varje uppgift, tävla mot den bästa expert som valts ut av en liten grupp experter. Medan vi beskriver den "ideala" algoritmen och dess prestanda bundna, visar vi att den beräkning som krävs för denna algoritm är lika hård som beräkning av en matris permanent. Vi presenterar en effektiv algoritm baserad på mixing priors, och bevisa en gräns som är nästan lika bra för den sekventiella uppgift presentation fall. Vi anser också att ett svårare fall där uppgiften kan förändras godtyckligt från runda till runda, och vi utvecklar en effektiv ungefärlig randomiserad algoritm baserad på Markov kedjan Monte Carlo tekniker. Multitask lärande med expertråd
REF-studier online med flera uppgifter inom ramen för förutsägelser med expertråd genom att begränsa antalet "bästa" experter.
Multitask learning with expert advice
{'venue': 'COLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}