MMOE

MoEs学习

和多任务学习的mmoe很像哦（有空再学习一下）moelayer的起源：SwitchTransformerspaperMoEmoe由两个结构组成：MoeLayer：这些层代替了传统Transformer模型中的前馈网络
银晗·2024-01-25 08:51

MMoE: 基于多门专家混合的多任务学习任务关系建模

文章链接：ModelingTaskRelationshipsinMulti-taskLearningwithMulti-gateMixture-of-Experts发表会议:KKD2018（KnowledgeDiscoveryandDataMining，数据挖掘领域顶会）目录1.背景介绍RecommendationSystemMulti-taskLearningSyntheticDataGener
恭仔さん·2023-10-21 08:55

[youtube2019]Recommending What Video to Watch Next- A Multitask Ranking System

对于多目标我们使用MMoE，对于
xiiatuuo·2023-10-21 01:26

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，且多于两种取值，如动物分类，可能有猫、狗、狮子等等；还有另外一种，也是本文的主角：多任务学习（MultiTaskLearning）。MTL介绍首先，介绍什么是多任务学习，例如之前文章提到的微信视频场景，同时包含多个学习目标（task）：是否转发、是否点赞、
我就算饿死也不做程序员·2023-10-05 19:02

论文解读：多任务学习之PLE算法

多任务学习之PLE算法一、背景1.1、为什么要多目标建模1.2、业界做法二、论文方案2.1、CGC结构2.2、PLE结构2.3、损失函数三、实验效果3.1、线上A/Btest3.2、不同相关性任务的效果3.3、MMoE
ybjlucky·2023-09-24 06:38

MMOE(Multi-gate Mixture-of-Experts)

1.前提和动机随着推荐技术的发展，目前越来越多的推荐场景，往往并不是单独的优化一个指标，比如：视频推荐领域：推荐排序任务不仅需要考虑到用户点击率、完播率，也需要考虑到一些满意度指标，例如：对视频是否喜欢，用户观看后对视频的评分;文章推荐领域：不仅希望用户点击阅读文章，还希望用户有更多的停留时长，互动，关注。电商推荐领域：不仅希望用户更多对商品点击浏览，还希望用户看完商品后进行付费，点击率和转化率所
futurewq·2023-06-20 01:37

[推荐系统] - 多目标排序 MMoE、PLE

1.MMoE1.1MMoE模型框架模型输入会通过映射到，所有task共享的多个Expert,一个Expert就是RELU激活函数的全连接层，称为Mixture-of-Expertsn_expert=20
ZhuNian的学习乐园·2023-04-12 01:11

多目标学习(MMOE/ESMM/PLE)在推荐系统的实战经验分享

作者|绝密伏击知乎|https://zhuanlan.zhihu.com/p/291406172整理|深度传送门一、前言最近搞了一个月的视频多目标优化，同时优化点击率和衍生率(ysl,点击后进入第二个页面后续的点击次数)，线上AB实验取得了不错的效果，总结一下优化的过程，更多的偏向实践。表1：线上实验结果二、业界方案2.1样本Loss加权保证一个主目标的同时，将其它目标转化为样本权重，改变数据分布
文文学霸·2023-04-12 01:05

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

MMOE——多任务学习模型

在这项工作中，我们提出了一种新的多任务学习方法，多门专家混合模型(MMoE)，通过在所有任务中共享专家子模型，我们将专家混合结构(MoE)适应于多任务学习，同时还训练了一个门控网络来优化每个任务。为
bugmaker.·2023-04-09 14:13

【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

论文笔记 | RecSys2019 | Recommending what video to watch next: a multitask ranking system

youtube-multitask-title.jpg论文地址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3298689.3346997一为什么读这篇看完MMoE后接着看这一篇，进一步加深对
ktulu7·2023-03-18 15:56

论文笔记 | KDD2018 | Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Ex...

mmoe-title.jpg论文地址：https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/modeling-task-relationships-in-multi-task-learning-with-multi-gate-mixture
ktulu7·2023-03-16 01:14

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

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

因果推断6--多任务学习（个人笔记）

因果推断使用多任务方式2.1DRNet2.2Dragonet2.3Deepcounterfactualnetworkswithpropensity-dropout2.4VCNet3思考1多任务学习keras-mmoe
万三豹·2023-01-16 08:08

多任务学习之mmoe理论详解与实践

多任务学习之mmoe理论详解与实践书接上文，在前一篇文章快看esmm模型理论与实践中，我们讲到MTL任务通常可以把可以分为两种:串行与并行。
SYBH.·2023-01-11 08:44

word2vec的解释

推荐算法的分类MMOE原理介绍相word2vec的解释1）什么是WordEmbeddingWord2ve
菜鸟Octopus·2023-01-11 08:26

【推荐系统多任务学习 MTL】PLE论文精读笔记（含代码实现）

PLE是MMoE（详见【推荐系统多任务学习MTL】MMOE论文精读笔记
苏学算法·2023-01-07 21:02

【推荐系统多任务学习MTL】MMoE论文精读笔记（含代码实现）

论文地址：GoogleKDD2018MMOE(内含论文官方讲解视频)PDFModelingTaskRelationshipsinMulti-taskLearningwithMulti-gateMixture-of-Experts
苏学算法·2023-01-07 21:31

【推荐系统】ESMM实践应用

友情链接MMoE算法在淘宝躺平推荐系统中的应用实践-AIQ(MMoE算法在淘宝躺平推荐系统中的应用实践)论文链接：https://arxiv.org/pdf/1804.07931.pdf1、理论多任务学习
littlemichelle·2023-01-07 08:59

排序层-深度模型-2018：MMOE【多任务学习模型】

：ModelingTaskRelationshipsinMulti-taskLearningwithMulti-gateMixture-of-Experts》keras框架实现的开源地址多任务学习模型MMoE
u013250861·2023-01-02 08:51

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

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

论文链接MMoE1、摘要基于神经网络的多任务学习已经在实际场景如推荐系统中有了大规模应用，例如在电影推荐中，除了要给用户推荐他们可能购买或者观看的电影，还要考虑用户后续对这部电影的评价。
zuolixiangfisher·2022-12-23 08:19

多任务学习-MMOE-Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts

简介针对多任务学习的应用场景，MMOE论文提出了多门多专家的混合结构的多任务学习方法，如下图c所示。
JunTHU·2022-12-23 08:16

MMOE 【Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts】阅读

ModelingTaskRelationshipsinMulti-taskLearningwithMulti-gateMixture-of-Expertsgithub上大神的开源地址：GitHub-drawbridge/keras-mmoe
一杯敬朝阳一杯敬月光·2022-12-23 08:12

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

文章目录总结细节实验总结每个task分开emb，每个task分开attention细节现有的方法对任务间的relationship敏感MTL改进1:不使用shared-bottom，使用单独的参数，但是加一个多个task参数之间的L2正则shared-bottom，共用emb，每个任务上再套一个towernetwork。这种做法可以降低overfitting，但若task之间没关系则学习不好yk=
KpLn_HJL·2022-12-23 08:42

【多模态】Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts 论文阅读及代码解析

一、MoE简介MMoE是在MoE的基础之上，引入多任务而来，关于MoE的相关解读，可以参考我的另一篇博客：【论文阅读】AdaptiveMixturesofLocalExperts二、MMoE简介关于MMoE
CC‘s World·2022-12-23 08:41

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

因此文章提出了一种多门混合专家多任务学习模型MMoE，可以学习任务之间的关系，同时具有门控网络来优化每项任务。实验表
与光i·2022-12-23 08:37

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

id=3220007论文发表于:KDD2018（CCFA类会议）论文大体内容：本文主要提出了Multi-gateMixture-of-Experts（MMoE）的
John159151·2022-12-23 08:05

【推荐算法】MMoE模型：Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts

1、MMoE背景MMoE是谷歌在2018年发表在KDD上的一篇基于多任务学习的经典论文，其使用场景是对不相关任务的多任务学习。
长相忆兮长相忆·2022-12-23 08:02

论文《Deep Multifaceted Transformers for Multi-objective Ranking in Large-Scale E-commerce Recommender》

DMT论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3340531.3412697论文提出用多个Transformer对用户多种类型的行为序列进行建模，在此基础上叠加MMOE
巴拉巴拉朵·2022-12-23 07:01

RS Meet DL(68)-建模多任务学习中任务相关性的模型MMoE

本文介绍的论文题目是：《ModelingTaskRelationshipsinMulti-taskLearningwithMulti-gateMixture-of-Experts》多任务学习最近越来越受欢迎，咱们前面也介绍过几篇阿里多任务学习的模型，不过多任务学习的效果受不同任务之间的相关性影响较大，因此本文基于Mixture-of-Experts(MoE)模型，提出了一种显式建模任务相关性的模型
文文学霸·2022-12-23 06:17

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

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-gateMixture-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）GBDT+LR模型推荐系统（三）FactorizationMachines
天泽28·2022-12-14 13:03

多任务学习原理与优化

文章目录一、什么是多任务学习二、为什么我们需要多任务学习三、多任务学习模型演进Hardsharedbottom硬共享Softsharedbottom软共享软共享：MOE&MMOE软共享：CGC&PLE加入
tf.Print(**)·2022-11-27 02:55

MMoE论文中Synthetic Data生成代码(控制多任务学习中任务之间的相关性)

SyntheticData一.前言二.程序实现2.1生成一条数据2.2生成一组相关系数为p的数据集2.3权重系数的余弦相似度与标签相关系数之间的关系一.前言在MMoE论文中，作者人工生成了可以控制不同任务之间相关系数的数据集
卡卡南安·2022-11-27 02:48

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

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

【阅读笔记】多任务学习之MMoE(含代码实现)

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)**结构的多任务学习方法，验证了模型的有效性和可训练性
卡卡南安·2022-11-20 22:10

MoSE论文中Sequential Synthetic Dataset生成代码(时间序列多任务学习数据集)

SequentialSyntheticData一.前言二.程序实现一.前言在MoSE论文中，作者人工生成了具有时序关系的多任务学习数据集，用于比较不同模型在时序多任务学习中的性能，如下所示：作者提到这组数据集的生成参考了MMoE
卡卡南安·2022-11-20 22:10

【阅读笔记】多任务学习之PLE(含代码实现)

PLE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.全文总结在MMoE的基础上改进，提出了全新的多任务学习框架ProgressiveLayeredExtraction
卡卡南安·2022-11-20 22:10

ESMM、MMOE-推荐系统小结

ESMM、MMOE-推荐系统小结1.多任务学习多任务学习的优势在于通过部分参数共享，联合训练，能在保证“还不错”的前提下，实现多目标共同提升。
seetimee·2022-11-20 06:36

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

这次和大家分享其中常见的几种多任务模型MMOE，ESMM，CGC，AITM，文末给出了参考文献，有兴趣的小伙伴可以从
夏未眠秋风起·2022-08-02 07:59

推荐模型复现（四）：多任务模型ESMM、MMOE

多任务模型：ESMM、MMOE本章为推荐模型复现第四章，使用torch_rechub框架进行模型搭建，主要介绍推荐系统召多任务模型ESMM、MMOE，包括结构讲解与代码实战，参考其他文章。
GoAI·2022-07-06 07:18

【datawhale202206】pyTorch推荐系统：多任务学习 ESMM&MMOE

结论速递多任务学习是排序模型的一种发展方式，诞生于多任务的背景。实践表明，多任务联合建模可以有效提升模型效果，因其可以：任务互助；实现隐式数据增强；学到通用表达，提高泛化能力（特别是对于一些数据不足的任务）；正则化（对于一个任务而言，其他任务的学习对该任务有正则化效果）目前的多任务联合建模有三种主要的模型形式：hardparametersharing；softparametersharing（MM
SheltonXiao·2022-06-30 07:09

AI上推荐 之 多任务loss优化(自适应权重篇)

前面的一篇文章，主要是从模型结构的角度聊了下多任务学习，介绍了工业界非常经典也常用的MMOE模型，然而
翻滚的小@强·2022-04-29 12:37

MTL 多任务学习

MMoE算法在家居内容推荐中的应用与实践https://segmentfault.com/a/1190000039222028https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail
悠悠渔隐·2021-08-17 19:13

MMoE, KDD18, Google多任务学习模型

ModelingTaskRelationshipsinMulti-taskLearningwithMulti-gateMixture-of-Experts1.Motivation多任务学习是一个常见的场景，比如在视频推荐中，希望同时提升用户观看时长、收藏、分享、转发等目标的效果。正则化与迁移学习等可以帮助提升多任务学习的效果；但是多任务学习并不总是比所有的单任务效果都好，数据分布、不同任务之间的关
FeynmanMa·2021-07-17 16:15

MMoE算法在家居内容推荐中的应用与实践

淘宝躺平频道是手机淘宝内主推家居类商品的内容场景化导购平台（以下简称躺平）。频道中的内容主要以场景搭配为主，内容内挂载了多个商品锚点，点击商品锚点可以跳转到商品详情页。躺平强调算法大数据搭配及D端设计师理念，内容以多种形态迎合消费者的家居类需求。用户可以通过以下3种方式进入淘宝躺平频道：1）关注躺平家居，然后在手淘顶部ICON区域主动访问；2）搜索躺平关键词访问；3）点击手机淘宝首页猜你喜欢的躺平
·2021-02-18 18:37

MMoE算法在家居内容推荐中的应用与实践

淘宝躺平频道是手机淘宝内主推家居类商品的内容场景化导购平台（以下简称躺平）。频道中的内容主要以场景搭配为主，内容内挂载了多个商品锚点，点击商品锚点可以跳转到商品详情页。躺平强调算法大数据搭配及D端设计师理念，内容以多种形态迎合消费者的家居类需求。用户可以通过以下3种方式进入淘宝躺平频道：1）关注躺平家居，然后在手淘顶部ICON区域主动访问；2）搜索躺平关键词访问；3）点击手机淘宝首页猜你喜欢的躺平
·2021-02-18 18:36
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