MMoE(Multi-gate Mixture-of-Experts)全称为多门混合专家网络,主要由多个专家网络、多个任务塔、多个门控网络构成。核心原理:样本数据分别输入num_experts个专家网络进行推理,每个专家网络实际上是一个前馈神经网络(MLP),输入维度为x,输出维度为output_experts_dim;同时,样本数据分别输入目标task对应的门控网络G
Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE) MMoE目的就是相对于shared-bottom结构不明显增加模型参数的要求下捕捉任务的不同。其核心思想是将shared-bottom网络中的函数f替换成MoE层,如上图c所示,形式化表达为:yk=hk(fk(x)),fk(x)=n∑i=1gk(x)ifi(x) 其中gk(x)=softmax(Wgkx) ,输入就是input feature,输...
概述MMoE (Multi-gate Mixture-of-Experts) 是一种多任务学习模型,主要用于处理多个相关但不完全相同的任务;例如搜索/广告/信息流排名中的点击和转化,在传统的机器学习方法中,往往需要针对不同的任务构建不同…
4.2 多门的专家混合(Multi-gate Mixture-of-Experts) 参考资料 翻译自论文《2018-MMoE-Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts》 摘要 基于神经网络的多任务学习(multi-task learning)在大规模真实应用上的取得了成功,比如推荐系统。例如,在电影推荐系统,推荐系统不仅...
近年来,Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE)模型在这一领域取得了显著的进展。 MMoE模型的核心思想是利用Mixture-of-Experts(MoE)层来替代传统的shared-bottom网络结构。在shared-bottom结构中,不同任务共享底部的隐层,这在一定程度上限制了模型对任务间差异性的捕捉能力。而MMoE模型通过为每个任务引入一个独立的...
Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts 2018KDD会议视频多任务学习In Proceedings of The 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Minin, 视频播放量 1726、弹幕量 1、点赞数 19、投硬
本章主要介绍 Google 发表在 KDD 2018 上的经典的多任务学习模型 MMoE(Multi-gate Mixture-of-Experts),它主要的使用工业场景是不相关任务的多任务学习,这里不相关任务以常见的示例来讲,如视频流推荐中的 CTR、点赞、时长、完播、分享等相关性不强的多个任务。
CTR预估 论文精读(十四)--MMOE: Multi-gate Mixture-of-Experts,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
[论文笔记]Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。