[3] Multi-Task Feature Learning http://doi.org/10.1007/s10994-007-5040-8 [4] Model selection and estimation in regression with grouped variables [5] Taking Advantage of Sparsity in Multi-Task Learninghttp://arxiv.org/pdf/0903.1468...
知识图谱与推荐系统之《Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation》MKR,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
We present a method for learning sparse representations shared across multiple tasks. This method is a generalization of thewell-known single-task 1-norm regularization. It is based on a novel non-convex regularizer which controls the number of learnedfeatures common across the tasks. We prove ...
Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation(知识图谱) 知识图谱(Knowledge Graph,KG)可以理解成一个知识库,用来存储实体与实体之间的关系。知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息,帮助模型更好地完成任务。 在推荐算法中融入电影的知识图谱,能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目...
多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)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,也就是系统的输出为实数的情况。复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型。多...
背景:只专注于单个模型可能会忽略一些相关任务中可能提升目标任务的潜在信息,通过进行一定程度的共享不同任务之间的参数,可能会使原任务泛化更好。广义的讲,只要loss有多个就算MTL,一些别名(joint learning,learning to learn,learning with auxiliary task)
6、Multitask Learning方法 浅层隐含层节点共享神经网络是最简单MTL,如图2所示。还有基于特征(feature table)共享MTL。 基于特征的共享MTL(联合特征学习,Joint feature learning),通过创建一个常见的特征集合来实现多个任务之间基于特征(features)的shared representation,其共享表示如图3所示。
多任务学习(multi task learning)简称为MTL。简单来说有多个目标函数loss同时学习的就算多任务学习。多任务既可以每个任务都搞一个模型来学,也可以一个模型多任务学习来一次全搞定的。 作者丨Anticoder@知乎 链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/59413549
Multi-task mid-level feature learning for micro-expression recognition Due to the short duration and low intensity of mic Hu,Jian-Fang,Zheng,... - 《Pattern Recognition the Journal of the Pattern Recognition Society》 被引量: 7发表: 2017年 Multi-Task Mid-Level Feature Learning for Micro-Expre...
《Embedding Label Structures for Fine-Grained Feature Representation》介绍了将SoftmaxLoss和TripletLoss结合在一个网络中进行多任务训练的方法。 网络结构如下: 提醒注意的是为了计算Tiplet Loss,特征进行了L2范数归一操作。图中涉及到的Structured Label是为了进一步提升分类效果。