摘要: 引言 本文提出了一种称为多任务关系学习(MRTL)的方法,将任务之间的关系以非参数方式建模为任务协方差矩阵,在正则化框架下得到一个允许同时学习任务间关系和参数的凸目标函数。 MRTL可以看作是将单任务学习的正则化框架推广到多任务的情景。为了提高效率,采用一种将每个子问题作为凸问题的交替优化方法。 文 阅读全文
posted @ 2020-10-05 15:38 ArkBagpipe 阅读(421) 评论(0) 推荐(0)