多任务学习

【阅读笔记】多任务学习之MMoE(含代码实现)

本文作为自己阅读论文后的总结和思考，不涉及论文翻译和模型解读，适合大家阅读完论文后交流想法。 MMoE一. 全文总结二. 研究方法三. 结论四. 创新点五. 思考六. 参考文献七. Pytorch实现⭐一. 全文总结提出了一种基于**多门混合专家(MMoE)**结构的多任…

【MTGCD-Net】Detecting Building Changes with Off-Nadir Aerial Images

目录 1.背景 2.网络总体结构 2.1中间辅助任务预测 2.2多任务特征引导模块

机器人持续学习基准LIBERO系列2——路径与基准基本信息

-1.前置内容机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试 0.相关路径安装好libero后，会在home文件夹下有一个.libero的文件夹（可以使用ctrlh显示隐藏文件），进入后有config.yaml所有的路径都是在该文件中进行查找的共…

机器人持续学习基准LIBERO系列4——robosuite最基本demo

0.前置机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试机器人持续学习基准LIBERO系列2——路径与基准基本信息机器人持续学习基准LIBERO系列3——相机画面可视化及单步移动更新 1.robosuite的相关资料是基于MuJoCo的机器人学习方针环境，提供一套基准环境…

文章目录 1、动机：2、模型结构：Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Expertsmmoe: Multi-gate Mixture-of-Expertsmmoe由谷歌发表在KDD-2018【和阿里的ESMM同年发表，SIGIR-2018】；模型结构也蛮简单，dnn+gate_attention结构，多…

tensorflow多任务学习总结

提起多任务学习，相信大家肯定已经都接触过faster rcnn，检测和分类的多任务学习，接下来说一下使用tensorflow做一下简单的多任务学习。 1、单任务网络框架 # Import Tensorflow and Numpy import Tensorflow as tf import numpy as np# # De…

(论文调研) Multi-task的网络结构在图像去噪问题中的应用

1.SNIDER: Single Noisy Image Denoising and Rectification for Improving License Plate Recognition 这是一篇用于实现端到端的车牌恢复 (LPR: License Plate Recognition) 网络, 其中使用去噪和校正网络来生成清晰的恢复图像, 以实现稳健的 LPR 性能. 这个网络的名称为SN…

【AI视野·今日Robot 机器人论文速览第五十四期】Fri, 13 Oct 2023

AI视野今日CS.Robotics 机器人学论文速览 Fri, 13 Oct 2023 Totally 45 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Robotics Papers Universal Visual Decomposer: Long-Horizon Manipulation Made Easy Authors Zichen Zhang, Yunshuang Li, Osbert Bastani, …

推荐系统（十六）多任务学习：腾讯PLE模型（Progressive Layered Extraction model）

推荐系统（十六）多任务学习：腾讯PLE模型（Progressive Layered Extraction model）推荐系统系列博客： 推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDTLR模型推荐…

Talk | 香港科技大学博士生叶汉荣：面向2D/3D场景理解的多任务学习

本期为TechBeat人工智能社区第540期线上Talk！ 北京时间10月25日(周三)20:00，香港科技大学博士生—叶汉荣的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！ 他与大家分享的主题是: “面向2D/3D场景理解的多任务学习”，分享了他的团队在多任…

PLE - 多任务模型（腾讯）

文章目录 1、动机2、模型结构3、代码实现细节：Progressive Layered Extraction (PLE): A Novel Multi-Task Learning (MTL) Model for Personalized Recommendations论文发表在 RecSys-2020， best paper。ple主要缓解了mtl里两大问题：负迁移和跷跷板现象，相比其他mtl model…

推荐系统（十五）多任务学习：谷歌MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts ）

推荐系统（十五）多任务学习：谷歌MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts ） 推荐系统系列博客： 推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDTLR模型推荐系统&a…

深度学习 - 44.MMOE 与 Gate 之多目标学习

目录一.引言二.摘要 Abstract 三.介绍 Introduction 四.相关工作 RELATED WORK 1.DNN 中的多任务学习 2.SubNet 集成与 Expert 混合 3.多任务学习应用五.建模方法 MODELING APPROACHES 1.Shared-bottom Multi-task Model 2.Mixture-of-Experts 3.Multi-gate Mixt…

多任务学习模型MTL: MMoE、PLE

常见的监督学习包括： 回归：预测值为连续值，如销售额；二分类：预测值为离散值，且只有两种取值，如性别，要么是男，要么是女；多分类：预测值为离散值&a…

机器人持续学习基准LIBERO系列7——计算并可视化点云

0.前置机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试机器人持续学习基准LIBERO系列2——路径与基准基本信息机器人持续学习基准LIBERO系列3——相机画面可视化及单步移动更新机器人持续学习基准LIBERO系列4——robosuite最基本demo机器人持续学习基准LIBERO系列5——…