Paper/NIPS-2006-p41
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* Multi-Task Feature Learning [#kce79b11]
@InProceedings{nips:07:02,
author = "A. Argyriou and T. Evgeniou and M. Pont...
title = "Multi-Task Feature Learning",
booktitle = "Advances in Neural Information Processi...
year = 2007,
pages = "41-48"
}
* キーワード [#s0c943a8]
転移学習, 特徴生成,マルチタスク学習
* メモ [#le93667a]
複数のタスクを同時に解くマルチタスク学習.普通の正則化項...
タスク \(T\) 種類のタスクそれぞれについて,\(t\) 番目の訓...
\[f_t(\mathbf{x})=\sum_i^d a_{it}\langle\mathbf{u}_i,\mat...
これを解く目的関数は次の形
Σ{全タスク} Σ{タスクtの全事例} [タスク t の事例 i に対す...
ここで,正則化項に工夫があり,j番目の特徴を全タスクについ...
> -- しましま
* リンク [#i47911a1]
//関連リンクを書いてください.
-[[GoogleScholarAll:Multi-Task Feature Learning]]
終了行:
* Multi-Task Feature Learning [#kce79b11]
@InProceedings{nips:07:02,
author = "A. Argyriou and T. Evgeniou and M. Pont...
title = "Multi-Task Feature Learning",
booktitle = "Advances in Neural Information Processi...
year = 2007,
pages = "41-48"
}
* キーワード [#s0c943a8]
転移学習, 特徴生成,マルチタスク学習
* メモ [#le93667a]
複数のタスクを同時に解くマルチタスク学習.普通の正則化項...
タスク \(T\) 種類のタスクそれぞれについて,\(t\) 番目の訓...
\[f_t(\mathbf{x})=\sum_i^d a_{it}\langle\mathbf{u}_i,\mat...
これを解く目的関数は次の形
Σ{全タスク} Σ{タスクtの全事例} [タスク t の事例 i に対す...
ここで,正則化項に工夫があり,j番目の特徴を全タスクについ...
> -- しましま
* リンク [#i47911a1]
//関連リンクを書いてください.
-[[GoogleScholarAll:Multi-Task Feature Learning]]
ページ名: