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学习帕累托集合用于多目标连续机器人控制
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的、高效的方法，用于生成局部连续的 Pareto 集和 Pareto fronts，并将其应用于现代机器学习问题中。通过基于样本的稀疏线性系统，将多目标优化的理论结果扩展到现代机器学习问题，并实现了局部 Pareto 集的分析。通过在多任务分类和回归问题上的应用，证明了该算法在平衡权衡、有效地找到更多的不同权衡解以及迎合百万级参数任务的能力。
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关键要点
- 提出了一种新的、高效的方法，用于生成局部连续的 Pareto 集和 Pareto fronts。
- 该方法应用于现代机器学习问题，通过基于样本的稀疏线性系统扩展多目标优化的理论结果。
- 实现了局部 Pareto 集的分析。
- 算法在多任务分类和回归问题上的应用证明了其在平衡权衡方面的能力。
- 该算法有效地找到更多不同的权衡解，并能够处理百万级参数的任务。
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