【摘要】：正則化多任務(wù)學(xué)習(xí)(regularized multi-task learning,r MTL)方法及其擴(kuò)展方法在理論研究及實(shí)際應(yīng)用方面已經(jīng)取得了較好的成果。然而以往方法僅關(guān)注于多個(gè)任務(wù)之間的關(guān)聯(lián),而未充分考慮算法的復(fù)雜度,較高的計(jì)算代價(jià)限制了其在大數(shù)據(jù)集上的實(shí)用性。針對(duì)此不足,結(jié)合核心向量機(jī)(core vector machine,CVM)理論,提出了適用于多任務(wù)大數(shù)據(jù)集的快速正則化多任務(wù)學(xué)習(xí)(fast regularized multi-task learning,Fr MTL)方法。Fr MTL方法有著與r MTL方法相當(dāng)?shù)姆诸愋阅?而基于CVM理論的Fr MTL-CVM算法的漸近線性時(shí)間復(fù)雜度又能使其在面對(duì)大數(shù)據(jù)集時(shí)仍然能夠獲得較快的決策速度。該方法的有效性在實(shí)驗(yàn)中得到了驗(yàn)證。
[Abstract]:Regularized multitasking learning (regularized multi-task learning,r MTL) method and its extension method have achieved good results in theoretical research and practical application. However, the previous methods only focus on the correlation between multiple tasks without fully considering the complexity of the algorithm. The high computational cost limits the practicability of the algorithm on big data set. Based on the kernel vector machine (core vector machine,CVM) theory, a fast regularization multitasking learning (fast regularized multi-task learning,Fr MTL (fast regularized multi-task learning,Fr MTL) method for multitasking big data set is proposed. The Fr MTL method has the same classification performance as the r MTL method. However, the asymptote linear time complexity of Fr MTL-CVM algorithm based on CVM theory can make it obtain faster decision speed when facing big data set. The effectiveness of the method is verified by experiments.
【作者單位】： 江南大學(xué)數(shù)字媒體學(xué)院;無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目No.61170122 教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃No.NCET-120882 江蘇省高校品牌專業(yè)建設(shè)工程資助項(xiàng)目No.PPZY2015C240~~
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2241588