深度学习中，辅助任务学习通过引入相关联的辅助任务来提升目标任务性能。然而，同时学习多个任务时，有时会导致目标任务性能下降，即产生负迁移现象。本文从优化和泛化角度分析负迁移问题，并提出分支合并（ForkMerge）算法，展示其在多种辅助任务学习场景下的优越表现。负迁移现象在实践中普遍存在，尤其是在大...
深度神经网络在各种机器学习应用中取得了显著的成功,如计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等。然而,在训练深度神经网络时,一个主要的挑战是标注数据的稀缺。一种解决的办法是利用相关的辅助任务提供的监督信号来提高目标任务的泛化能力。例如,在推荐系统中,用户点击率预测,可以作为辅助任务来提高用户转化率的预测性能。在...
在2020北京智源大会上,Satinder Singh教授对这个问题进行了深度阐释,他通过Meta-Gradient方法来学习发现以往强化学习智能体中需要手动设置的参数:内在奖励和辅助任务问题。 Satinder Singh从近期关于强化学习的两个研究工作出发,针对如何通过数据驱动的方式学习到内在奖励函数,他提出了一个学习跨多生命周期(Lifetime)内部奖励...
在2020北京智源大会上,Satinder Singh教授对这个问题进行了深度阐释,他通过Meta-Gradient方法来学习发现以往强化学习智能体中需要手动设置的参数:内在奖励和辅助任务问题。 Satinder Singh从近期关于强化学习的两个研究工作出发,针对如何通过数据驱动的方式学习到内在奖励函数,他提出了一个学习跨多生命周期(Lifetime)内部奖励...
另外实验结果中,对比一下机器学习方法和深度学习方法可以看出,只是用离散特征,效果完全比不是深度学习使用连续特征的方法。注意,这里的NN是指CNN,使用了词向量,而词向量相当于已经拥有了很多外部知识了,所以一个单纯的CNN,不进行任何的domain adaptation的设计,都比传统的SCL等方法都好。
视觉的深度这个功能是根据环境适应而来。也就某些功能是跟环境是否需要这个功能,是否有相关的任务?是有任务驱动的表示学习;就是这篇论文的思想:表示学习和任务相关,足够多的任务可以学到很好的表示,缺失了某些任务会影响到表示学习,比如上面人类深度视觉的例子。
导读:在强化学习中,reward设计一直是算法中的难点之一,且对模型的影响非常大,调试一个好的效果,需要耗费很多时间。reward存在sparse,noisy,delayed,implicit等难点,其中,sparse是本文要解决的问题。 文章提出了名为SAC-X(Scheduled Auxiliary Control)的新的强化学习范式,针对的难于训练的离散reward场景。该范式使用设计...
端到端自动驾驶是一种使用深度卷积神经网络(CNN)将原始视觉图像直接映射到车辆控制信号的方法。虽然目前的方法在预测车辆方向盘转角的单一任务上取得了较好的效果,但还不能有效地同时预测方向盘转角和车速。本文设计并比较了各种基于深度卷积神...
兰德的原型平台集成了开源深度学习框架、当代算法和模拟、集成和AFSIM(Advanced Framework for Simulation, Integration, and Modeling)高级框架—美国国防部(DoD)标准战斗模拟工具。FSIM提供模拟环境和评估器。此模型用作机器代理学习的"现实"。 AFSIM框架结构
整个算法中最最关键的概念就是这个“任务间亲和度”了。任务间亲和度(Inter-Task Affinity),直白一点的讲的话,就可以理解为:在多任务学习中,用一个值来量化一个任务 对另一个任务 的正面或者负面影响。 那具体怎么衡量呢?在本文中,作者提出:用任务 对共享参数的梯度更新对另一个任务 的 loss 影响的程度来衡量...