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摘要
多任务学习是指通过同时学习多个任务来提升算法的泛化性能。总体来说,现有最新的多任务学习算法主要是都通过挖掘任务聚类和异常任务的方式,来提升算法的理论和实际性能。本文将着重研究在上述两种假设条件下的多任务学习算法。首先,考虑在未知任务聚类结构未知的条件下,本文提出了一种灵活的多任务学习算法来实现子空间的任务聚类。具体来说,通过采用满秩的子空间矩阵,并对表示矩阵使用组稀疏和正交约束,使得目标模型仍然位于某个由自动选定的基任务所生成的低维子空间中。最终的优化目标被表示为对于子空间和目标模型的联合优化函数。除了提供算法的理论分析和证明外,与多个优秀算法的比较实验也证明了该方法的有效性和高效性。其次,考...
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