计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (7): 2061-2065.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.07.2061
毛文涛1,王海成2,刘尚旺1
收稿日期:
2014-01-14
修回日期:
2014-03-10
出版日期:
2014-07-01
发布日期:
2014-08-01
通讯作者:
毛文涛
作者简介:
基金资助:
国家自然科学基金资助项目;河南省基础与前沿技术研究计划项目
MAO Wentao1,WANG Haicheng2,LIU Shangwang1
Received:
2014-01-14
Revised:
2014-03-10
Online:
2014-07-01
Published:
2014-08-01
Contact:
MAO Wentao
摘要:
针对现有回归多任务学习中各任务独立评估风险、缺乏统一约束条件的缺点,提出了一种具有自适应分组能力的超球多任务学习算法。该算法以极限学习机(ELM)为基础形式,首先引入超球损失函数对所有任务的风险进行统一评估,并采用迭代再权最小二乘法求解;其次,考虑到任务之间关联度存在差异,基于相关性强的任务其权重向量也较相似的假设,构建带分组结构的正则项,使得同组内的任务独立进行训练,最终将优化目标转为混合0-1规划问题,并采用多目标优化方法自动确定模型参数和最优分组结构。基于仿真数据和圆柱壳振动信号数据的测试结果表明,该算法可有效识别出任务中的分组结构,同时与现有算法相比,可明显提高回归模型的泛化能力。
中图分类号:
毛文涛 王海成 刘尚旺. 可自适应分组的超球多任务学习算法[J]. 计算机应用, 2014, 34(7): 2061-2065.
MAO Wentao WANG Haicheng LIU Shangwang. Hyper-spherical multi-task learning algorithm with adaptive grouping[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(7): 2061-2065.
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