21、基于嵌入空间的迁移学习及未来研究方向

基于嵌入空间的迁移学习及未来研究方向

1. 分布式学习中的嵌入空间迁移学习

智能手机及其上的可用传感器是分布式学习设置的一个重要应用领域。在分布式学习中，考虑了同步学习任务的终身机器学习智能体。假设任务的最优参数可以在字典域中进行稀疏表示。为了在智能体之间转移知识，假定所有智能体学习同质任务，因此都学习相同的底层字典。

通过由该字典建模的全局嵌入空间，智能体可以在不共享私有数据的情况下共享其学到的高级知识。为了验证算法的有效性，在四个不同的数据集上进行了测试，同时还考虑了对模拟智能体之间通信模式的图进行不同的拓扑排列。并且，为迭代算法在智能体之间收敛到稳定解提供了理论结果。

不过，该算法存在一定的局限性。同步性是一个主要限制，在实际中，智能体不太可能同时学习任务。虽然可以等待智能体达到同步，但这会使最慢的智能体成为瓶颈，这显然是不可取的。从实际角度来看，将算法扩展到异步智能体是一个重要挑战。另一个限制是假设所有智能体学习相同的共享模型，但智能体可能学习异质任务，这会导致特定于智能体的模型之间存在差异。在智能体之间使用相同的全局模型可能会导致负面迁移。为了解决这个挑战，需要扩展算法，考虑智能体之间的不同模型，同时对智能体之间的关系进行建模以实现知识转移。

以下是一个简单的流程图展示知识转移的流程：

graph LR
    A[智能体学习任务] --> B[学习底层字典]
    B --> C[通过全局嵌入空间共享知识]
    C --> D[不共享私有数据]

2. 嵌入空间选择问题

在以往的研究