多任务学习

PETRv2: A Unified Framework for 3D Perception from Multi-Camera Images

PETRv2:AUnifiedFrameworkfor3DPerceptionfromMulti-CameraImages作者单位旷视目的本文的目标是通过扩展PETR，使其有时序建模和多任务学习的能力以此建立一个强有力且统一的框架
SugerOO·2023-07-15 21:47

【深度学习】GPT-2

提出语言模型式无监督的多任务学习，通过无监督学习也能达到和finetune一样的效果，并且拥有更强的泛化能能力。1.
DonngZH·2023-07-14 12:59

【深度学习】多任务学习

多任务学习是一个很火的话题，在自动驾驶领域以及其他对存储资源要求较高的端侧任务，都会考虑这种方式。之前面试的时候也有被问题多任务学习。前几天看到一个写得很好的例子，在此记录一下，也好久没有写博客了。
wait a minutes·2023-07-14 08:22

⑤ 【自监督学习 · 图神经网络 · 文献精读】GCN存在的缺陷 | 多任务学习 | 自监督辅助任务 | 图卷积网络 | 半监督图分类任务 | 附：文心一言 测试

如果你站在童年的位置瞻望未来，你会说你前途未卜，你会说你前途无量；但要是你站在终点看你生命的轨迹，你看到的只有一条路，你就只能看到一条命定之路。不知道命运是什么，才知道什么是命运。———史铁生《务虚笔记》作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主
追光者♂·2023-06-17 14:01

论文笔记-Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization

因此作者提出新的多任务学习方法，将多任务学习转化成多目标优化问题，借助凸优化问题求帕累托（pareto）最优解。
chenxino·2023-06-17 08:14

SLBR通过自校准的定位和背景细化来去除可见的水印

现代的水印去除方法可以同时进行水印定位和背景恢复，这可以看作是一个多任务学习问题。然而，现有的方法存在水印检测不完整和恢复背景的纹理质量下降的
合合技术团队·2023-06-16 15:50

多场景多任务学习在美团到店餐饮推荐的实践

美团到餐算法团队受到业界相关技术的启发，不断探索到店餐饮多场景推荐的优化问题，在多场景多任务学习的推荐领域中积累了较多的应用经验。
·2023-06-16 11:39

多任务学习用于多模态生物数据分析

目前的生物技术可以同时测量来自同一细胞的多种模态数据（例如RNA、DNA可及性和蛋白质）。这需要结合不同的分析任务（如多模态整合和跨模态分析）来全面理解这些数据，推断基因调控如何驱动生物多样性。然而，目前的分析方法被设计为执行单个任务，并且大部分仅提供多模态数据的部分图谱（比如单模态和双模态）。因此，作者提出了UnitedNet，这是一种可解释的多任务深度神经网络，能够整合不同的任务来分析单细胞多
tzc_fly·2023-06-14 18:56

LLMs：自然语言处理领域—大语言模型的涉及四大技术领域(TL/USL/PT+Fine/Seq2Seq)、十大核心组件之详细攻略

LLMs：自然语言处理领域—大语言模型的涉及四大技术领域(TL/USL/PT+Fine/Seq2Seq)、十大核心组件之详细攻略目录LLMs涉及技术领域的简介1、多任务学习2、迁移学习：特征提取、微调
一个处女座的程序猿·2023-06-11 22:48

AI实战营：MMDetection代码实现

其是一个典型的多任务学习，既包括物体边界框学习还包括类别学习。具体细节参考：
guwuyue·2023-06-10 20:13

PURE：A Frustratingly Easy Approach for Entity and Relation Extraction

https://aclanthology.org/2021.naacl-main.5.pdfACL2021介绍对于命名实体识别和关系提取，最近的研究要么在这两个任务上使用一个预训练结构，要么通过共享表征来进行多任务学习
pepsi_w·2023-06-10 02:05

Adaptive Weight Assignment Scheme For Multi-task Learning

AdaptiveWeightAssignmentSchemeForMulti-taskLearning题目AdaptiveWeightAssignmentSchemeForMulti-taskLearning译题用于多任务学习的自适应权重分配方案时间
uuu_柚子·2023-04-21 14:22

基于深度学习的医学图像分割 ＜十二＞

1.多任务学习框架：语义分割＋超分辨率（从低分辨率输入中恢复高分辨率细节）＋自监督指导（使用原
Demon果·2023-04-21 13:46

DMTL论文精读

题目基于蒸馏的多任务学习：针对提高阅读时长的候选集生成模型摘要在feed推荐中，第一步是候选集的生成。大部分候选集生成模型都是基于CTR预估构建的，没有考虑用户点击之后的满意度。
superY25·2023-04-21 11:08

ChatGPT探索系列之二：学习GPT模型系列的发展历程和原理

GPT的起源GPT系列二、GPT的原理1.GPT原理：自注意2.GPT原理：位置编码3.GPT原理：MaskedLanguageModeling4.GPT原理：预训练5.GPT原理：微调6.GPT原理：多任务学习三
小虎AI实验室·2023-04-21 10:03

推荐系统｜多目标建模｜多目标优化｜跨域多目标算法演进

多目标建模的常用方法：-多模型的融合-多任务学习底层共享表示的优化任务序列依赖关系建
alwaysuzybaiyy·2023-04-20 08:11

SLBR通过自校准的定位和背景细化来去除可见的水印

现代的水印去除方法可以同时进行水印定位和背景恢复，这可以看作是一个多任务学习问题。然而，现有的方法存在水印检测不完整和恢复背景的纹理质量下降的
·2023-04-18 22:35

ICASSP2023 | 基于多任务学习的保留背景音的语音转换

在影视、有声书内容中，背景音是一种表现丰富的艺术形式。语音转换（VoiceConversion）如能将源说话人语音转换成目标说话人语音的同时，保留源语音中的背景音，将会提供更沉浸的语音转换体验。之前的语音转换研究主要关注于干净语音，对于带有背景音的语音转换进行的研究相对较少。在语音转换中保留背景音的关键问题中，除语音分离模型引起的不可避免的语音失真外，还存在分离模型与语音转换模型之间级联造成的训练
语音之家·2023-04-18 10:59

用Python调用OpenAI API做有趣的事

GPT迭代过程概要表：版本发布时间训练方案参数量是否开放接口GPT(GPT-1)2018年6月无监督学习1.17亿是GPT-22019年2月多任务学习15亿是GPT-32020年5月海量参数1,750亿是
何小有·2023-04-14 15:58

模型量化小结

多任务学习可以有效的缓解以上问题。但多任务学习可能会带来一些问题，相似任务之间出现混乱。
小弱不在家·2023-04-12 16:15

排序层-深度模型-2020：PLE【多任务学习模型】【腾讯】

这篇文章号称极大的缓解了多任务学习中存在的两大顽疾：负迁移（negativetransfer）现象和跷跷板（seesawphenomenon），由此带来了相比较其他MTL模型比较大的性能提升。
u013250861·2023-04-12 01:43

PLE详解

具体的实践中，我们主要参考了腾讯的PLE(ProgressiveLayeredExtraction)模型，PLE相对于前面的MMOE和ESMM，主要解决以下问题：多任务学习中往往存在跷跷板现象，也就是说
bugmaker.·2023-04-12 01:32

【多任务】——多任务的训练优化

多任务，训练转载自:关于多任务学习中的均衡loss方法之一相关代码：https://github.com/Mikoto10032/AutomaticWeightedLoss/blob/master/AutomaticWeightedLoss.py
农夫山泉2号·2023-04-10 16:16

2020-02-27

RetinaFace是一种人脸检测方案，这个方案利用self-supervised和extra-supervised多任务学习的优势，可以实现像素级、多尺度的人脸的检测。
BlueCCircle·2023-04-10 06:00

MMOE——多任务学习模型

摘要对于多任务学习，我们的目标是建立一个单一的模型，同时学习这些多个目标和任务。然而，常用的多任务模型的预测质量往往对任务之间的关系比较敏感。
bugmaker.·2023-04-09 14:13

「自然语言处理(NLP)」ACL && 阿里（舆论、立场检测）&& 耶鲁（电子邮件主题生成）

来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-8-21引言    本次为大家推荐两篇文章，第一篇是阿里巴巴团队提出的用于谣言检测和立场分类的多任务学习方法；第二篇耶鲁大学主要研究了电子邮件主题的生成
Shu灬下雨天·2023-04-09 06:26

GPT-2：无监督多任务学习语言模型

论文标题：LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners论文链接：https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-models.pdf论文来源：OpenAI一、概述机器学习系统现在通过使用大型数据集、高容量模型和监督学习的组合，在任务中表现出色。然而这些系统很脆弱，
酷酷的群·2023-04-08 07:42

【推荐系统算法之多任务学习】

推荐系统算法之多任务学习引言多任务学习设计思路ESMM模型实验MMOE模型引言本文主要是在组队学习，pytorch复习推荐模型课程中，学习课程笔记进行的总结。
zhouwilon·2023-04-05 00:08

多场景多任务学习在美团到店餐饮推荐的实践

相关技术方案形成的学术论文已经被国际数据工程会议ICDE2023收录，本文详细阐述了多场景多任务学习的解决方案，希望能给从事相关方向研究的同学带来一些帮助或启发。
美团技术团队·2023-04-01 02:45

多场景多任务学习在美团到店餐饮推荐的实践

美团到餐算法团队受到业界相关技术的启发，不断探索到店餐饮多场景推荐的优化问题，在多场景多任务学习的推荐领域中积累了较多的应用经验。
美团技术团队·2023-04-01 02:45

2021：多任务预训练的跨模态自注意力的医学视觉问答Cross-Modal Self-Attention with Multi-Task Pre-Training for Medical VQA

因此我们将图像特征预训练重新定义为一个多任务学习范式，迫使它考虑到特定图像理解任务中特征的适用性。此外，我们引入了一种跨模态自注意力模块（CMSA）有选择的捕捉长期的上下文相关性，以更有效的融合视觉和
weixin_42653320·2023-03-29 02:01

排序算法总结

目录1.排序模型2.多任务学习模型2.1多任务介绍2.2多任务模型(精排)2.2.1视频播放时长建模2.3粗排2.3.1粗排vs精排参考资料1.排序模型GBDT+LRFM、FFM、DeepFM架构详解DCNDIN
识醉沉香·2023-03-28 20:19

Python调用OpenAI实例大全

GPT迭代过程概要表：版本发布时间训练方案参数量是否开放接口GPT(GPT-1)2018年6月无监督学习1.17亿是GPT-22019年2月多任务学习15亿是GPT-32020年5月海量参数1,750亿是
穿越光年·2023-03-27 14:58

牛亚男：基于多Domain多任务学习框架和Transformer，搭建快精排模型

file导读：本文主要介绍了快手的精排模型实践，包括快手的推荐系统，以及结合快手业务展开的各种模型实战和探索，全文围绕以下几大方面展开：快手推荐系统CTR模型——PPNet多domain多任务学习框架短期行为序列建模长期行为序列建模千亿特征
DataFunTalk·2023-03-17 23:48

Multi-task Learning 理论(多任务学习)

一.多任务学习理论1.1多任务学习的定义如果有个任务（传统的深度学习方法旨在使用一种特定模型仅解决一项任务），而这个任务或它们的一个子集彼此相关但不完全相同，则称为多任务学习（以下简称为MTL）。
晓柒NLP与药物设计·2023-03-15 11:31

python开源项目博客_2020年7月最热门的Python开源项目

它是论文《语言模型是无人监督的多任务学习者》(Language
weixin_39908588·2023-02-20 23:49

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

基于神经网络的大规模多任务学习在产业界有广泛的应用，例如推荐系统。为什么现在的推荐系统会追求多任务呢？
知识碎片·2023-02-17 00:03

CVPR2019目标检测方法进展

现代大多数目标检测器的框架是two-stage，其中目标检测被定义为一个多任务学习问题：1）区分前景物体框与背景并为它们分配适当的类别标签；2）回归一组系数使得最大化检测框和目标框之间的交并比（IoU）
Wanderer001·2023-02-07 09:48

【炼丹】深度学习多目标优化的多个loss应该如何权衡

视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨马东什么@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/362330594编辑丨极市平台导读本文介绍了一篇关于多任务学习的综述
视学算法·2023-02-05 08:04

多任务学习算法在推荐系统中的应用

粗略来看，推荐算法可以简单地分为召回和排序两个阶段。召回模块负责从海量的物品库里挑选出用户可能感兴趣的物品子集，过滤之后通常返回几百个物品。排序模块负责对召回阶段返回的物品集个性化排序，通常返回几十个物品组成的有序列表。总结起来，召回和排序有如下特点：召回层：候选集规模大、模型和特征简单、速度快，尽量保证用户感兴趣数据多召回。排序层：候选集不大，目标是保证排序的精准，一般使用复杂和模型和特征。16
ShallowLearner·2023-02-04 15:34

论文精读：FairMOT: On the Fairness of Detection and Re-Identification in MultipleObject Tracking

2.核心思想将MOT表示为单个网络中目标检测和reid的多任务学习，因为它允许两个任务的联合优化，并且具有较高的计算效率。然而，我们发现这两个任务倾向于相互竞争，这需要仔细处理。
樱花的浪漫·2023-02-04 00:59

Micro-expression Analysis by Fusing Deep Convolutional Neural Network and Optical Flow阅读笔记

文章的主要内容包括三步：1，使用多任务学习网络进行人脸关键点定位，划分人脸区域。2，使用卷积网络得到每个区域的光流，使用的是flownet2.0。
hfutyfl802·2023-02-03 16:14

【NLP】文献翻译4——CH-SIMS：中文多模态情感分析数据集与细粒度的模态注释

AChineseMultimodalSentimentAnalysisDatasetwithFine-grainedAnnotationsofModality摘要1.介绍2.相关工作2.1多模态数据集2.2多模态情感分析2.3多任务学习
Yang SiCheng·2023-02-02 07:16

人工智能之YOLOP v2来啦 | YOLOv7结合YOLOP的多任务版本，超越YOLOP以及HybridNets

在过去的十年中，多任务学习方法在解决全景驾驶感知问题方面取得了不错的成果，同时提供了高精度和高效率的性能。在为计算资源有限的实时实际自动驾驶系统设计网络时，它已成为一种流行的范例。
大数据AI人工智能专家培训讲师叶梓团队·2023-02-01 12:18

我要打十个：多任务学习模型MMoE解读

打遍镇内无敌手的传说不良少女今天要介绍的是一个多任务学习模型MMoE，如果第一次接触此类模型或是没有相关的研究背景的话，其实容易不太容易理解这种多任务学习的价值所在。
金色暗影·2023-02-01 10:03

【nlp论文笔记】 Glyce: Glyph-vectors for Chinese Character Representations

Abstract本文贡献：我们使用中国历史文字(如青铜器文字、篆书、繁体字等)来丰富文字的象形证据;设计适合中文字符图像处理的CNN结构(称为天泽-CNN);将图像分类作为多任务学习的辅助任务，以提高模型的泛化能力
yuexiaomao·2023-01-31 18:26

Multi-task Learning(Review)多任务学习概述

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要21分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者丨Anticoder专栏丨Optimazer'sGarden整理丨机器学习算法与自然语言处理https://zhuanlan.zhihu.com/p/59413549背景：只专注于单个模型可能会忽略一些相关任务中可能提升目标任务的潜在信息，通过进行一定程度的共享不同任务之间的参数，可能会使原任务泛化更好。广
zenRRan·2023-01-29 10:52

浅谈多任务学习

目录一、前言及定义二、多任务学习（MTL）的两种方法2.1参数的硬共享机制（hardparametersharing）2.2参数的软共享机制（softparametersharing）三、多任务学习模型
云隐雾匿·2023-01-29 07:06

【论文翻译】Jointformer ：一种基于误差预测和改进的三维人体姿态估计的单帧提升变压器

我们还建议使用错误预测作为多任务学习框架的一部分，通过允许
weixin_50862344·2023-01-27 08:01

推荐系统实现3：多任务精排算法

场景：精排（多任务学习）模型：ESMM、MMOE数据：Ali-CCP数据集什么是精排？
何草不玄丶·2023-01-26 12:13
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他