任务模型第3页

Deblurring via Stochastic Refinement 论文笔记

前言大部分的图像去模糊任务模型都是基于CNN或者当前的attention机制，也有少部分基于生成模型例如GAN的，但是存在一个很大的问题就是在论文中作者认为图像去模糊问题应该是一个不适定问题，即一个模糊的图像应该对应多个清晰图像的解

Unsunshine_Bigboy_?·2023-01-11 10:25

【领域泛化论文阅读】Learning to Diversify for Single Domain Generalization

样式补充模块和任务模型通过最小-最大互信息优化策略

S L N·2023-01-10 11:51

基于NVIDIA的deepstream进行串行多任务模型开发，DeepStream 多模型组合检测（精）

基于NVIDIA的deepstream进行串行多任务模型开发1，需求描述：2，功能介绍：3，案例演示：4，衍生思考1，需求描述：本文是基于deepstream-app；同理可以看deepstream-test2

鼾声鼾语·2023-01-07 12:11

基于Python深度学习的垃圾分类代码，用深度残差网络构建

垃圾分类完整代码下载地址：基于Python深度学习的垃圾分类代码介绍这是一个基于深度学习的垃圾分类小工程，用深度残差网络构建软件架构使用深度残差网络resnet50作为基石，在后续添加需要的层以适应不同的分类任务模型的训练需要用生成器将数据集循环写入内存

Python代码大全·2023-01-06 17:21

定义下游任务模型

分类注意label的不同defcollate_fn(data):sents=[i[0]foriindata]labels=[i[1]foriindata]#编码data=token.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs=sents,truncation=True,padding='max_length',max_length=500,return_t

Attention守恒·2023-01-02 15:59

2023年最新自然语言处理系统性入门学习指南中文版分享

1.系统入门方法2.各任务模型list汇总：文本分类、文本匹配、序列标注、文本生成(todo)、语言模型3.各任务综述&技巧：文本分类、文本匹配、序列标注、文本生成、语言模型如何系统地入门机器学习是一门既重理论又重实践的学科

lqfarmer·2023-01-02 14:08

SIGIR'22 | 阿里 ESCM^2: 升级版全空间多任务转化率预估

值得一读的工作，看起来推导很多，但对于加强理解样本偏差/优化空间等概念以及提升多任务模型应用有很好的帮助。ESCM^2在ESMM基础上做了升级，提出

文文学霸·2023-01-02 08:12

Python和C++通用语音识别模型

它在不同音频的大型数据集上进行训练，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别。

亚图跨际·2023-01-01 10:27

【CVPR2022 BoostMIS 论文笔记】自适应伪标记和信息主动标注的医学图像半监督学习

目录摘要1Introduction目的贡献3Method3.1公式化符号3.2医学图像任务模型3.3基于一致性的自适应标签传播器3.4对抗性不稳定选择器3.5平衡不确定性选择器3.6训练算法4实验4.2

葡萄柚籽·2022-12-29 16:08

推荐模型之多任务模型：ESMM、MMOE

1.ESMMESMM的全称是EntireSpaceMulti-taskModel(ESMM)，是阿里巴巴算法团队提出的多任务训练方法。其在信息检索、推荐系统、在线广告投放系统的CTR、CVR预估中广泛使用。以电商推荐系统为例，最大化场景商品交易总额（GMV）是平台的重要目标之一，而GMV可以拆解为流量×点击率×转化率×客单价，因此转化率是优化目标的重要因子之一；从用户体验的角度来说转换率可以用来平

莱维贝贝、·2022-12-24 20:04

学习笔记之知识图谱三元组抽取模型

文章目录前言一、模型整体思路二、模型建立三、训练阶段四、解码阶段总结前言这里使用一个多任务模型抽取三元组。任务1是抽取subjects,任务2是同时抽取objects和predictions。

听寒哥的话·2022-12-24 08:37

论文笔记《Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts》

通过多任务学习，我们的目标是利用一个模型来学习多个实际业务中的目标，但是，常用的多任务模型的预测质量通常对任务之间的关系很敏感。因此，研究特定于任务的目标与任务间关系之间的建模权衡非常重要。

zuolixiangfisher·2022-12-23 08:19

Modeling Task Relationships in Multi-task Learning withMulti-gate Mixture-of-Experts

论文链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3220007许多基于DNN的多任务模型对：数据分布、任务之间的差异很敏感，导致并不一定是多任务会优于单模型每个专家网络是一个前馈网络

learner_ctr·2022-12-23 08:06

MES生产调度任务模型

理论和实践的统一这一原则一样可以指导我们的制造活动，计划和调度都是一个组织良好的制造企业不可替代的部分。计划（理论）是对调度（实践经验）的高度概括，使之上升为理论，并用来指导实践，而调度（实践经验）是检验计划（理论）的唯一标准。计划是基础和方向，而调度则是对计划的细节补充和对生产过程的控制。生产计划与生产调度基本概念计划和调度往往看起来有很大的相似性。然而，这两个概念也有一些区别。计划的英文是Pl

含愠的残宵·2022-12-21 01:22

Transformer16 ~Robotics

这是一种多任务模型，可以tokenize机器人的输入和输出动作，从而在运行时实现高效推理，使实时控制成为可能。

whaosoft143·2022-12-20 09:49

[论文阅读] BoostMIS: Boosting Medical Image Semi-supervised Learning with Adaptive Pseudo Labeling

这一策略可以自适应地生成由任务模型预测转换而来的单次"硬"标签，以更好地进

xiongxyowo·2022-12-17 22:04

论文《Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts》

论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3220007摘要常用的多任务学习往往对于任务之间的关系比较敏感，论文提出的MMoE将专家混合结构应用到多任务模型中

巴拉巴拉朵·2022-12-15 19:43

ASFormer:Transformer for Action Segmentation论文阅读笔记

摘要为了解决动作分割类问题，作者设计了一个高效的基于transformer的动作分割任务模型，ASFormer，该模型具有以下三个特征：（i）由于特征的高局部性，作者明确地引入了局部连通性归纳先验。

Encounter84·2022-12-14 06:45

关系抽取之Bert实现

而近一两年提出的ULMFiT，GPT，BERT等都属于模型迁移，说白了BERT模型是将预训练模型和下游任务模型结合在一起的，核心目的就是

NLP工程师·2022-12-13 01:31

利用Bert进行关系抽取

而近一两年提出的ULMFiT，GPT，BERT等都属于模型迁移，简单说BERT模型是将预训练模型和下游任务模型结合在一起的，核心目的就是：是

bullnfresh·2022-12-13 01:27

Transformers训练和微调：Training and Fine-tuning

使用PyTorch来微调自定义任务模型在Transformers中，不以TF开头的模型类是Pytorch模型，这意味着你可以使用它们像Pytorch模型一样进行推理和

HMTT·2022-12-10 15:03

使用 X2MindSpore 迁移 Pytorch 训练脚本mobileNet支持分布式训练

使用的模型是分类任务模型mobileNet，数据集是cifar-100。本教程对应的视频讲解链接：https://www.bilibili.com

会写代码的孙悟空·2022-12-10 09:08

图文结合-imagebert

，所以看的比较粗，但是在对多模态的处理方式上，还是有多借鉴的地方论文信息论文地址：https://arxiv.org/abs/2001.07966主要内容本文的对象是预训练模型，所以其重点有：预训练的任务模型的输入方式预训练的策略微调

poorlytechnology·2022-12-10 02:01

CVPR 2022 | NeW CRFs: Neural Window Fully-connected CRFs for Monocular Depth Estimation

提出的结构被用于单目深度估计任务模型的构建中。背后动机随着深度估计的发

有为少年·2022-12-09 10:29

《PyTorch深度学习实践》自学记录第二讲

B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——线性模型参考错错莫课代表的PyTorch深度学习实践第2讲任务模型如下代码如下importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data

Mr.Steel Penny·2022-12-08 18:36

HanLP-简单使用

目录简介轻量级RESTfulAPI海量级nativeAPI多任务模型自定义任务删除任务自定义字典单任务模型自定义词典流水线组合https://github.com/hankcs/HanLPHanLP:HanLanguageProcessing—HanLPDocumentation

lllhhhv·2022-12-07 22:27

提高CV模型训练性能的 9 个技巧

导读本文[1]主要想分享一些可能有助于提高计算机视觉任务模型训练速度和准确性的一般技巧或建议，这些建议是通过课程、阅读顶级文章或论文学习所得来的。

冷冻工厂·2022-12-05 10:01

知识图谱：【知识图谱问答KBQA（三）】——Prompt Learning

一.NLP范式NLP技术的发展可分为4个阶段/范式，如下图：1.全监督学习（非神经网络）仅在目标任务的输入输出样本数据集上训练特定任务模型，其严重依赖特征工程。

J_Xiong0117·2022-12-03 09:23

预训练+微调任务

1.ELMO微调2.微调阶段下游任务：用训练好的模型继续之后的任务E=r(S1*E1(词特征)+S2*E2(句特征)+S3*E3(语义特征))注意：ELMO并不是把文本编码成向量之后，直接作为下游任务模型输入

小杨变老杨·2022-12-03 06:56

文心大模型技术开放日

在线蒸馏跨模态模型语义图模型技术全景图，任务模型和领域模型对话生成多维度对话能力画像知识知识增强对话百度语言技术平台文心CV应用应用特点视觉基础模型基础模型见多识广图文数据图文向量图文解耦效果视频文字多任务对比学习结果测试商品图文业务应用

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-12-03 03:20

CH1_project

sklearn，处理机器学习（有监督学习和无监督学习）的包，有六个任务模块和一个数据引入模块有监督学习的分类任务有监督学习的回归任务无监督学习的聚类任务无监督学习的降维任务数据预处理任务模型选择任务数据引入数据格式

Jin4869·2022-12-01 04:56

如何在矩池云上安装语音识别模型 Whisper

如何在矩池云上安装语音识别模型WhisperWhisper是OpenAI近期开源的一个语音识别的模型，研究人员基于680,000小时的标记音频数据进行训练，它同时也是一个多任务模型，可以进行多语言语音识别以及语音翻译任务

机器学习是魔鬼·2022-11-26 12:25

UniT：多模态多任务模型

一、简介我们提出了UniT，一个统一transformer模型，以同时学习不同领域中最突出的任务，从目标检测到自然语言理解和多模态推理。基于transformer的编码器-解码器结构，我们的UniT模型用一个编码器对每个输入模态进行编码，用一个共享的解码器对编码后的输入表示进行预测，然后是特定任务的输出头。整个模型是通过每个任务的损失进行端到端的联合训练。与以前用transformer进行多任务学

一颗2021·2022-11-24 10:39

pytorch如何freeze模型参数

pytorch如何freeze模型参数在做迁移学习或者自监督学习时，一般先预训练一个模型，再将该模型参数作为目标任务模型的初始化参数，或者直接freeze预训练模型，不再更新其参数。

accumulate_zhang·2022-11-22 18:01

Sklearn

就是一个处理特殊任务的包，就是处理机器学习(有监督学习和无监督学习)的包，更精确的说，它里面有六个任务模块和一个数据引入模块：有监督学习的分类任务有监督学习的回归任务无监督学习的聚类任务无监督学习的降维任务数据预处理任务模型选择任务数据引入

AlanshaoTT·2022-11-22 12:37

超快语义分割 | PP-LiteSeg集速度快、精度高、易部署等优点于一身，必会模型

在这项工作中，作者提出了PP-LiteSeg，一个新的轻量级实时语义分割任务模型。具体地说，作者提出了一个灵活和轻量级解码器(FLD)来减少以往解码器的计算开销

富土康一号质检员·2022-11-22 09:00

孟子轻量化多任务模型已开源，登顶 ZeroCLUE 和 FewCLUE 榜单

经过五个月的开发和场景打磨，孟子多任务模型正式开源，提供出色的Zero-Shot及Few-Shot能力，以0.22B的轻量化模型在零样本学习ZeroCLUE和小样本学习权威榜单FewCLUE榜单均排名第一

澜舟孟子开源社区·2022-11-22 06:31

论文阅读-Whisper语音识别（OpenAI）

它是在各种音频的大型数据集上训练的，也是一个多任务模型，可

完美屁桃·2022-11-21 15:31

[论文阅读] Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts（MMoE模型）

但是，常用的多任务模型的预测质量对任务之间的关系很敏感。本文提出的MMoE模型可以从数据中对任务关系进行建模，通过在所有任务共享专家子模型，使得专家混合结构适应多任务学习，

小千不爱内卷·2022-11-21 07:06

ML 自学者周刊：第 5 期

本期内容论文阅读•ACL2018：多语义词向量的编码•阿里电商诉讼预测多任务模型•EMNLP2019:短文本分类的异质图注意力网络学习心得•小强：Encoder-Decoder•君君：YOLO框架学习•

风度78·2022-11-20 17:42

OpenAI 开源语音识别 Whisper

它是在各种音频的大型数据集上训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别。

ejinxian·2022-11-19 17:03

prompt learning受控文本生成作诗

promptlearning是什么小样本学习难点在于：1.数据量较少，比如10-16个样本2.fintune后接后置任务模型层，参数比较多可以把这个问题看成是矩阵求解时候的，函数参数比较多、但是方程等式较少

远洋之帆·2022-11-14 09:41

多任务学习

因此，诞生了多任务模型。

蓝子娃娃·2022-10-16 07:58

利用文本结构知识增强预训练模型的问题生成

前言问题生成任务简单来说就是给定一篇文章passage和一个对应的答案answer来自动生成一个模型，它的应用场景也非常的多，笔者之前也写过一篇有关问题生成的文章，感兴趣的小伙伴可以看看：QA4QG:一个多跳问题生成任务模型

weixin_42001089·2022-10-04 14:05

【深度好文】多任务模型中的DataLoader实现

对于多任务学习multi-task-learning(MTL)问题，经常会要求特定的训练过程，比如数据处理，模型结构和性能评估函数．本文主要针对数据处理部分进行展开，主要针对多个标注好的数据集如何来训练一个多任务模型

赵卓不凡·2022-09-29 07:59

哈啰顺风车智能交易体系建设（下）

算法应用订单匹配首先介绍一下多任务模型，业务背景是我们要做发完单的预测，预测的越准，做排序的时候也就越准。

·2022-08-15 10:23

论文阅读-多任务(2021)-YOLOP:用于自动驾驶目标检测与语义分割的实时多任务模型

YOLOP论文：YOLOP:YouOnlyLookOnceforPanopticDrivingPerception地址：https://paperswithcode.com/paper/yolop-you-only-look-once-for-panoptic-driving论文阅读 YOLOP同时处理三项视觉感知任务+实时速度运行(JetsonTX2-23FPS)+保持较高精度关于方法详情

不会算命的赵半仙·2022-08-13 07:15

推荐系统（三）：推荐系统中常见多任务模型MMOE，ESMM，CGC，AITM

多任务学习通过共享目标之间的表征，优化多个任务的目标，从而改善多个任务的模型性能，因此多任务模型在推荐系统中很常见。

夏未眠秋风起·2022-08-02 07:59

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