Multi-task Learning(未完成)

多任务学习概览
最新推荐文章于 2025-06-05 11:59:40 发布
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本文探讨了深度神经网络中多任务学习的概念，指出当优化多个损失函数时即为进行多任务学习。这是一种重要的学习范式，有助于提高模型的泛化能力和效率。
多任务学习(Multi-Task Learning)
AI天才研究院
07-12 1026
多任务学习(Multi-Task Learning) Multi Task Learning. 本文目录： 多任务学习的定义及特点 多任务学习的网络结构 多任务学习的损失函数
【深度学习基础】多任务学习（Multi-Task Learning）
热门推荐
十二月的猫
09-26 1万+
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。复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题，然后分别对每个子问题进行学习，最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型。多任务学习是一种联合学习，多个任务并行学习，结果相互影响。一次只学习一个任务（task），大部分的机器学习任务都属于单任务学习。
Multi-task Learning(MTL) 多任务学习
hxxjxw的博客
08-24 1381
Multi-tasklearning （多任务学习）是和single-task learning （单任务学习）相对的一种机器学习方法 单任务学习的过程中忽略了任务之间的联系，而现实生活中的学习任务往往是有千丝万缕的联系的，比如多标签图像的分类，人脸的识别等等，这些任务都可以分为多个子任务去学习，多任务学习的优势就在于能发掘这些子任务之间的关系，同时又能区分这些任务之间的差别。 多任务学习是基于共享表示（shared representation），把多个相...
【论文笔记】多任务学习（Multi-Task Learning）
weixin_34406086的博客
01-08 7791
1. 前言 　　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。复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题，然后分别对每个子问题进行学习，最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型。多任务学习是一种联合学习，多个任务并行学...
多任务学习Multi-task-learning MTL
weixin_30511107的博客
09-04 644
https://blog.youkuaiyun.com/chanbo8205/article/details/84170813 多任务学习（Multitask learning）是迁移学习算法的一种，迁移学习可理解为定义一个一个源领域source domain和一个目标领域（target domain），在source domain学习，并把学习到的知识迁移到target domain，提升targ...
Cross-stitch Networks for Multi-task Learning译文_
qq_45913945的博客
11-26 1358
Cross-stitch Networks for Multi-task Learning
【Multi-Task Robotic Manipulation】
三木今天学习了嘛の博客
04-06 1880
PERPACT 使用 Perceiver Transformer 对语言目标和 RGB-D 体素观察进行编码，并通过“检测下一个最佳体素（voxel）动作”输出离散化动作。与操作 2D 图像的框架不同，体素化 3D 观察和动作空间为有效学习 6-DoF 动作提供了强大的结构先验。虽然 PERACT 功能相当强大，但将其扩展到灵巧的连续控制仍然是一个挑战。PERACT 受基于采样的运动规划器的支配来执行离散动作，并且不容易扩展到像多指手这样的 N-DoF 执行器。
【文献阅读】Minigpt-v2 large language model as a unified interface for vision-language multi-task learning
最新发布
Toky_min的博客
06-05 794
大型语言模型已展现出作为各类语言相关应用通用接口的卓越能力。受此启发，我们旨在构建一个统一接口，以完成图像描述、视觉问答和视觉接地等多项视觉语言任务。实现这一目标的挑战在于使用单一模型通过简单的多模态指令高效执行多样化的视觉语言任务。 为解决这一问题，我们引入 MiniGPT-v2，该模型可作为统一接口以更好地处理各种视觉语言任务。我们提出在训练模型时为不同任务使用唯一标识符。这些标识符使我们的模型能够轻松区分每个任务指令，还能提高模型对每个任务的学习效率。经过三阶段训练，实验结果表明，与其他视觉语言通用
【论文阅读笔记|WSDM2022】Leaving No One Behind: A Multi-Scenario Multi-Task Meta Learning Approach for Adver
@
03-30 859
alignment attention
[论文解读]All in one：: Multi-Task Prompting for Graph Neural Networks图神经网络的多任务提示
强化学习曾小健
02-26 2146
这个函数可能是对提示图参数进行操作的某种计算，比如根据这些参数生成新的节点表示，或者更新模型的状态以适应新任务。在不同的上下文中，函数 f(θ) 可以有不同的具体含义，它通常会涉及到如何使用这些参数来影响模型的行为或其对数据的处理方式。不过，由于我无法直接查看PDF文件的内容，所以这里的解释是基于常见的机器学习和深度学习术语的一般性解释。提示图是一种用于调整预训练模型以适应特定任务的结构，这些参数可能包括用于构造提示的节点和边的权重，或者其他用于定义提示图结构的属性。与原始图 G 结合后的新表达式。
Multitask-Learning:很棒的多任务学习资源
04-30
Multitask-Learning 多任务学习相关资料，主要包括代表性学者主页、论文、综述、幻灯片、论文集和开源代码。欢迎分享~ This repository collects Multitask-Learning related materials, mainly including the homepage of representative scholars, papers, surveys, slides, proceedings, and open-source projects. Welcome to share these materials! Something New!!! Homepage ML^2 @ UCF Elisa Ricci Gjorgji Strezoski Machine Learning with Interdependent and Non-ide
Multi-task Learning
十一城
11-13 462
单任务学习：一次只学习一个任务（task），大部分的机器学习任务都属于单任务学习 多任务学习：把多个相关（related）的任务放在一起学习，同时学习多个任务。 多任务学习产生的原因？ 现在大多数机器学习任务都是单任务学习。对于复杂的问题，也可以分解为简单且相互独立的子问题来单独解决，然后再合并结果，得到最初复杂问题的结果。这样做看似合理，其实是不正确的，因为现实世界中很多问题不能分解为一个一个独立的子问题，即使可以分解，各个子问题之间也是相互关联的，通过一些共享因素或共享表示（share repres.
多任务学习Multi-task Learning(MTL)概述
05-20 8107
本文学习资料主要来自An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks 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。广义的讲，只要l...
多任务学习(multi-task learning)
Steve Wang's blog
12-13 2516
整理并翻译自吴恩达深度学习系列视频：结构化机器学习2.8。 与迁移学习的对比 在迁移学习时，你有一个顺序执行的过程，先学习任务A，然后迁移到任务B。 在多任务学习中，你开始就使用一个神经网络同时做几个任务，并且希望这些任务里的每一个都可以帮助到其他的任务。 如上图，你需要同时检测行人、车辆、停止标志、交通信号灯。 多任务学习的网络结构 重点在最后一层，有四个神经元。输出yhaty^{hat...
多任务学习Multi-Task Learning
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05-09 700
介绍多任务学习 http://ruder.io/multi-task/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/52566508 多任务学习概述论文：从定义和方法到应用和原理分析 https://www.jiqizhixin.com/articles/nsr-jan-2018-yu-zhang-qiang-yang 多任务学习综述 https://caoxiaoqing.git...
多任务学习
xw555666的博客
05-22 3606
多任务学习（Multi-task Learning, MTL）是一种机器学习范式，它旨在同时学习多个相关任务，以提高模型在各个任务上的性能。数学上，多任务学习可以表示为一个联合优化问题，其中模型需要在多个任务上同时优化。
深度学习算法中的 多任务学习（Multi-task Learning）
牛肉胡辣汤
09-24 1573
多任务学习是一种能够同时解决多个相关任务的深度学习方法。通过共享模型参数，多任务学习可以提高整体性能、数据效率和泛化能力，并在不同领域中有广泛的应用。随着深度学习的不断发展，多任务学习将继续发挥重要的作用，为解决现实世界中的复杂任务提供有效的解决方案。
MT-DNN：结合对抗训练提升自然语言理解能力
该模型属于多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）范畴，能够在一个统一的框架内同时处理多个自然语言理解任务，从而利用不同任务之间的相关性提高单个任务的性能。 2. 模型特点与优势 MT-DNN模型的核心特点在于其...
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