【摘 要】
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多任务在线学习框架采用直接数据处理的流式计算模式,是大数据流分析很有前途的一种工具.然而目前的多任务在线学习算法收敛率低,仅为O（1/T1/2）,T为算法迭代次数.提出一种新颖
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61070009,61103125);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2007AA01Z290)
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多任务在线学习框架采用直接数据处理的流式计算模式,是大数据流分析很有前途的一种工具.然而目前的多任务在线学习算法收敛率低,仅为O（1/T1/2）,T为算法迭代次数.提出一种新颖的多任务加速在线学习算法ADA-MTL（accelerated dual averaging method for multi-task learning）,在保持多任务在线学习快捷计算优势的基础上,达到最优收敛率O（1/T2）.对多任务权重学习矩阵Wt的迭代闭式解表达式进行了推导,对提出算法的收敛性进行了详细的理论分析.实验表明,
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