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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>基于權重矩陣分解的在線多任務學習算法

      基于權重矩陣分解的在線多任務學習算法

      2021-06-08 | pdf | 1.96 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　在線多任務學習（MTL）算法大多利用單個權重矩陣約束任務相關性，且該約東較為嚴格，在實踐中難為此，提出一種改算法，通過將權重矩陣分解為2個子矩陣來克服上述約第跡-范數正規化，獲得低秩相關結構。利用正規化項對第2個子矩陣進行個性化任務的群確定個性化模用投影梯度算法對子矩陣應學習并獲得最優解。實表明，該算法相對于最優性后驗模型可實現次線性遺憾，其預測精速度優于TRML圾郵件數據集上的累差率可降至4.97%

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