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Aprendizaje multitarea en problemas con un número reducido de datos



Título de la tesis:
Aprendizaje multitarea en problemas con un número reducido de datos
Autor/es:
Bueno Crespo, Andrés - Sancho Gómez, José Luis
Tipo de documento:
Ponencia
Universidad:
Universidad Politécnica de Cartagena
Departamento:
Idioma:
Castellano
Palabras clave:
Aprendizaje multitarea, Redes Neuronales Artificiales (RNA), Tareas artificiales, Edición de datos
Fecha de la defensa:
Sep-2005
Notas:
MultiTask Learning (MTL) is a procedure to train a neural network to learn several related tasks simultaneously considering one of them as main task and the others as secondary tasks. In this paper, we have tested a method to obtain artificially tasks which are related with the main one, because in many real cases, knowledge about problem to be solved is uncertain. We use sample selection techniques to generate related tasks with the main one, in particular, samples close the classification boundary. Moreover, a new procedure to train MultiLayer Perceptrons with generated tasks is d...
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