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来源|专知【导读】多任务学习是机器学习一类重要的方法。在深度学习背景下，多任务学习有了新的进展。这篇综述论文概述了最近流行的MTL模型的优缺点。尽管在深度学习方面取得了最近的进展，但大多数方法仍然采用…
多任务学习概述论文：从定义和方法到应用和原理分析.多任务学习是一个很有前景的机器学习领域，相关的理论和实验研究成果以及应用也在不断涌现。.近日，香港科技大学计算机科学与工程系的杨强教授和张宇助理教授在《国家科学评论（NationalScienceReview...
摘要.多任务学习（MTL）是一个很有前景的机器学习领域，其目标是通过利用多个相关学习任务之间的有用信息来提升它们的表现。.我们在本论文中对MTL进行了概述。.首先我们将介绍MTL的定义，然后会介绍多种不同的MTL设置，其中包括多任务监督学习…
1.前言多任务学习（Multi-tasklearning）是和单任务学习（single-tasklearning）相对的一种机器学习方法。在机器学习领域，标准的算法理论是一次学习一个任务，也就
2.3多任务学习的基本模型框架再讲讲多任务学习的基本方法，也就能更加明白为什么各个领域都可以把这个框架拿来使用和研究了。通常将多任务学习方法分为：hardparametersharing和softparametersharing。区别在于对图1右边MTL那一个方块。
撰写研究计划的目的是告诉别人你的这个研究课题是具有研究价值的，同时你有这个能力和相应的工作计划来完成他。研究计划应该包含所有研究过程中的关键步骤，同时也会给读者足够的信息来评估这个拟定的研究。不管你的研究课题是什么，你采用了怎样的方法去进行研究，所有的研究计划都...
研究生阶段学习与研究计划初步设想.docx,研究生阶段学习与研究计划初步设想第PAGE\*Arabic7页研究生阶段学习与研究计划初步设想研究生学习计划研究生阶段学习与研究计划初步设想第一篇我的研究生三年学习计划在不断地努力下，我终于如愿以偿的迈进了研究生的学习生涯中。
异构多任务学习以及任务分组效率研究.【摘要】：多任务学习(Multi-taskLearning,MTL)是一种很有前景机器学习方法,通过利用多个相关任务的共享信息来提高每个任务的表现。.在大数据时代下,存在许多相关的学习任务,而通常我们只会对单个任务进行处理,忽略了...
轨迹数据中位置预测的多任务学习方法研究.摘要随着移动互联网、人工智能的飞速发展，在各种日常应用中产生了海量的移动轨迹数据。.如何利用这些轨迹数据快速有效地预测用户未来位置在基于位置服务（LBS）的应用中极具价值。.本文以轨迹数据为研究...
学界|稳！.DeepMind提出多任务强化学习新方法Distral.深度强化学习因为复杂的环境而很难进行有效的训练，通常我们会简化环境或使用共享神经网络参数的方法进行多任务学习，但采用这种方法的学习并不稳定。.因此DeepMind近日发表了一篇论文，并提出了一种...