## 做爲多目標優化的多任務學習：尋找帕累托最優解+組合在線學習：實時反饋玩轉組合優化-微軟研究院+用於組合優化的強化學習：學習策略解決複雜的優化問題

NIPS 2018：做爲多目標優化的多任務學習：尋找帕累托最優解 多任務學習本質上是一個多目標問題，由於不一樣任務之間可能產生衝突，須要對其進行取捨。本文明確將多任務學習視爲多目標優化問題，以尋求帕累托最優解。而通過實驗證實，本文提出的方法能夠在現實假設下獲得帕累托最優解。html 統計學中最使人震驚的結論之一是 Stein 悖論。Stein（1956）認爲，若要估計高斯隨機變量，最好是從全部樣本

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