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Fan Liu | A New Modeling for Knowledge Transfer in Machine Learning | Buch - Bild 1 von 1

A New Modeling for Knowledge Transfer in Machine Learning von Fan Liu (2011, Taschenbuch)

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Über dieses Produkt

Produktinformation

Multi-Task Learning (MTL), as opposed to Single Task Learning (STL), has become a hot topic in machine learning research. MTL has shown significant advantage to STL because of its ability to facilitate knowledge sharing between tasks. This thesis presents my recent studies on Knowledge Transfer (KT) - the process of transferring knowledge from one task to another, which is at the core of MTL. The novelly proposed KT algorithm for correlated MTL adapts learner independence, thus empowering any ordinary classifier for MTL. The proposed MEB-based KT is on the basis that in the feature space, the two correlated tasks share some common input data that lie on the overlapping regions of the feature spaces in-between the two correlated tasks. The main idea is to find the correlating knowledge - overlapping regions of the two tasks - and transfer the related data regardless of the learner employed. KT is done by building a correlation space via MEBs and transferring the enclosed instances from the primary task to the secondary task. The extent of KT depends on the amount of overlapping instances between two tasks. This book is required reading for post-graduates and researchers in MTL.

Produktkennzeichnungen

ISBN-10
3844397329
ISBN-13
9783844397321
eBay Product ID (ePID)
163034099

Produkt Hauptmerkmale

Sprache
Englisch
Anzahl der Seiten
88 Seiten
Verlag
Lap Lambert Academic Publishing
Publikationsname
A New Modeling For Knowledge Transfer in Machine Learning
Autor
Fan Liu
Format
Taschenbuch
Erscheinungsjahr
2011

Zusätzliche Produkteigenschaften

Hörbuch
No
Inhaltsbeschreibung
Paperback
Item Length
22cm
Item Height
5mm
Item Width
15cm
Item Weight
149g

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