例如,带有人类反馈的强化学习(RLHF)是聊天机器人ChatGPT中一个关键辅助学习任务,它的目标是提高对话生成的准确性和流畅性,然而在对参数量更大的语言模型GPT-4使用RLHF进行辅助任务训练后,在接近一半的多项选择题任务上产生了负面的效果。 目前研究者已经提出大量的方法来缓解辅助任务学习中的负迁移问题。之前的研究...
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...
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 影响的程度来衡量两个任务的亲和度。 形式化地表达就是:考虑任务集合 ,...
1.阅读书本P120,回答计算机辅助设计的特点。 2.根据自己的生活经验,将所接触到的计算机辅助设计的应用情况填写下表 应用领域 举例 军事 航天 建筑 【学习任务二】用AutoCAD软件绘制3D台灯的步骤 1.绘制圆柱D=123,H=19。 2.将原点调整到圆柱的顶面中心。绘制第二个圆柱:D=18,H=127.5,该圆柱的底面中心为上一...
Learning through Auxiliary Tasks——辅助任务学习or自监督学习中的pretext,原文链接:https://vivien000.github.io/blog/journal/learning-though-auxiliary_tasks.html
了一种联合transformer和辅助学习任务的快照高光谱鲁棒成像方法,包括以下步骤:一、搭建高光谱成像模型,利用编码孔径快照光谱成像方法对目标场景进行色散编码得到测量值;二、构建快照高光谱重建网络,利用所述快照高光谱重建网络实现高光谱图像重建,所述快照高光谱重建网络由基于优化transformer模块设计的Unet架构和辅助学习网...
DeepMind 的主要任务是开拓人工智能的新疆界，开发可以自主解决任何复杂问题的新系统。我们的强化学习代理已在 Atari 2600 游戏和围棋中实现了突破。但这些系统需要大量数据进行长时间训练，我们一直致力于提高我们的通用学习算法，改变这一情况。我们在最近的论文《使用无监督辅助任务的强化学习》中提出了一种可以大大提高...
3月24日英语听力任务!第一遍盲听,然后字幕辅助学习,最后一遍盲听测试自己能听懂多少!反复练习,能盲听听懂即可。 1.1万播放 ·总弹幕数82022-03-24 09:00:00 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~ 426279654 稿件投诉 未经作者授权,禁止转载 ...
针对于如何在数据中发现问题作为辅助任务，他扩展通用辅助任务架构，参数化表示General Value Functions，并通过Meta-Gradient方法学习更新参数发现问题。实验证明这个方法可以快速发现问题来提高强化学习效果。Satinder Singh，美国密西根大学教授，Deep Mind科学家，AAAI Fellow。主要研究兴趣是人工智能（AI）的传统目标，即...
任务分了三类:Finding skills, Manipulation-skills and Crafting-skills,这些离散的graph用LLM辅助建立skill graph来解释技能顺序,来达成复杂任务拆解。为什么预训练skill graph,作者说: Though LLMs generalize to open-ended environments well and produce reasonable skill sequences, fixing their uncontrollable mistakes...