多任务学习（Multi-task learning）是和单任务学习（single-task learning）相对的一种机器学习方法。在机器学习领域，标准的算法理论是一次学习一个任务，也就是系统的输出为实数的情况。
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The first experiment discussed the difference of the two kinds of category learning in single task and dual task.
研究由两个实验组成：实验一比较了两种类别学习在单、双任务条件下的学习差异。
Learning to solve problems together may be the single most important task we face as a society; it is a vital part of life in our classrooms.
面对一个社会，学习共同解决问题可能是最重要的任务，它是我们的教室生活学习的重要组成部分。
And the performances of almost all mixed groups between implicit and explicit learning were higher than any group's with a single task.
几乎所有混合条件的成绩曲线也高于任何一种单一任务条件（匹配或编辑）。
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