使用ANN进行多任务学习,也称为多任务深度学习,是指使用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)来解决同时处理多个相关任务的问题。多任务学习的目标是通过共享模型参数和特征表示来增强多个任务的学习效果。
在多任务学习中,ANN可以采用不同的网络结构和算法,例如多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)。这些网络可以同时学习多个任务,并共享一部分或全部的模型参数。
优势:
应用场景:
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