一种结合限制的多任务学习策略及其应用

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wnn379
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定义任务之间的偏序限制,基于偏序限制可以联系原先独立的任务.分析偏序限制的应用,给出一个协同演化的多任务学习框架,它反复地通过各个任务的独立演化以寻优,通过联合调整以结合偏序限制.给出本框架在构建猪肉预冷损耗曲线过程中的应用:考虑了低湿损耗曲线与中湿损耗曲线间的偏序关系,利用协同演化,在样本量很少时,也能获得合理的低湿和中湿损耗曲线.对于4个标准测试函数的测试显示了本策略对于一般问题的有效性. The definition of partial order restrictions between tasks, based on partial order restrictions can be used to contact the original task.Analysis of the application of partial order restrictions, to give a co-evolution of multi-task learning framework, which repeatedly through the various tasks of independent evolution to optimize , And through the joint adjustment to limit the combination of partial order.This paper gives the application of this framework in the construction of pork pre-cooling loss curve: Considering the partial order relationship between the low-humidity loss curve and the mid-wet loss curve, using the synergistic evolution, When less, a reasonable low-humidity and medium-humidity loss curve can also be obtained.The testing of four standard test functions shows the effectiveness of this strategy for general problems.
其他文献
借鉴求线性矩阵方程组同类约束解的修正共轭梯度法,建立了求多个未知矩阵的线性矩阵方程组的一种异类约束解的修正共轭梯度法,并证明了该算法的收敛性.利用该算法不仅可以判断矩阵方程组的异类约束解是否存在,而且在有异类约束解,且不考虑舍入误差时,可在有限步计算后求得矩阵方程组的一组异类约束解;选取特殊初始矩阵时,可求得矩阵方程组的极小范数异类约束解.另外,还可求得指定矩阵在该矩阵方程组异类约束解集合中的最佳