基于图的多任务学习：一种分布式、流式机器学习方法

Jan, 2020

基于图的多任务学习：一种分布式、流式机器学习方法

Multitask learning over graphs: An Approach for Distributed, Streaming Machine Learning

Roula Nassif, Stefan Vlaski, Cedric Richard, Jie Chen, Ali H. Sayed

TL;DR本文是多任务学习的一篇综述，主要介绍了在分布式数据和网络系统上学习多个相关任务的新策略以及合作规则如何促进不同任务相关性模型，同时也解释了如何和何时合作的方式比非合作的策略更有效。

Abstract

The problem of learning simultaneously several related tasks has received considerable attention in several domains, especially in machine learning with the so-called multitask learning problem or learning to learn problem [1], [2]. →

multitask learning inductive transfer learning distributed data networked systems cooperation

发现论文，激发创造

分布式多任务关系学习

本文提出了一种基于参数服务器的分布式多任务学习框架，通过提供正则化多任务关系学习方法的对偶形式和一个通信有效的原始对偶分布式优化算法来同时学习每个任务的预测模型和任务之间的关系，以及提供针对分布式多任务关系学习的理论收敛分析。

Dec, 2016

异步多任务学习

本文提出了一种分布式和异步优化的多任务学习框架，该框架能够有效地解决数据存储在不同地点时的挑战，同时能够提高多任务学习模型的泛化性能。实证研究表明本文提出的方法在合成和实际数据集上均表现出高效和有效的性能。

Sep, 2016

深度神经网络的多任务学习：一项调查

本篇综述介绍了多任务学习在深度神经网络中的方法，重点阐述了体系结构、优化方法和任务关系学习三个方面，并提供了常见的多任务基准的总结。

Sep, 2020

分布式多任务学习

本研究关注分布式多任务学习问题，提出了一种基于 debaised lasso 的通信高效估计方法，能够在高维空间中学习线性预测器，并与最佳集中式方法相媲美。

Oct, 2015

利用收敛行为平衡多任务学习中的矛盾任务

采用多目标优化的方法，考虑梯度的时间行为，创建一个动态偏差，利用多任务学习的相关性来提高性能和泛化性能，并确保所有任务达到良好的泛化性能。

Apr, 2022

视觉场景理解的多任务学习

研究多任务学习在计算机视觉中的应用，通过综述现有方法，提出几种方法处理多任务学习中的重要问题，并在各种基准测试中进行评估，进一步提升了多任务学习的状态。

Mar, 2022

联邦多任务学习

本文研究了在分布式设备网络上训练机器学习模型所面临的统计和系统挑战，提出了一种适用于多任务学习的优化方法 MOCHA，并在考虑通信成本、慢设备和容错性等实际系统问题的前提下，实现了比替代方法更显著的加速效果。

May, 2017

多任务学习调查

本文综述了多任务学习的算法建模、任务聚类及半监督学习、真实世界应用等方面，并探讨其理论分析和未来方向。

Jul, 2017

来自分布式数据集的客户端 - 服务器多任务学习

描述了一个客户端 - 服务器体系结构，该体系结构可以同时处理分布式数据集中的多个学习任务。该体系结构的目标是从多个数据集进行信息融合，同时保护个体数据的隐私。所提出的算法框架基于正则化理论和核方法，并使用适当的混合效应内核。该方法通过模拟音乐推荐系统进行了说明。

Dec, 2008

基于图结构的多任务学习

本文提出了两种基于神经序列模型的多任务学习架构，采用 message-passing graph 神经网络的思想，构建了通信的图多任务学习框架，并在文本分类和序列标注任务上进行了大量实验，证明了其在多任务学习和迁移学习上的有效性和可解释性。

Nov, 2018