Then, a multi-task autoencoder based on diagonal state space models is applied to estimate intrinsic mode functions while support vector regression is utilized for the residual. Experimental results show that th
MAE是一种使用自监督预训练策略的ViT，通过遮蔽输入图像中的补丁，然后预测缺失区域进行子监督的与训练。 尽管该方法既简单又有效，但 MAE 预训练目标目前仅限于单一模态——RGB 图像——限制了在通常呈现多模态信息的实际场景中的应用和性能。在新论文 MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders 中，...
在新论文 MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders 中,来自瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 的团队提出了 Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders (MultiMAE),也是一种预训练策略,可以对掩码进行自动编码处理并执行多模态...
EncoderDecoder架构：在EncoderDecoder架构下，具有共享潜质的编码器或解码器可以通过多任务学习来提升性能。加入Autoencoder任务通常能带来正向效果，提高模型在表达和理解数据方面的能力。实现方法：整合不同任务：实现多任务学习的端到端模型时，可以利用共享参数来整合不同任务。例如，在问答对模型中融入背景知...
NoFacts task。这里就是正常的 Seq2Seq model。输入是 question,输出是 ground truth 的 response。 Autoencoder。整合 question 和 fact 的 Encoder 输出作为最终的 Encoder 输出,再以 fact 作为 Decoder 的输出来训练。 这三种的架构如图所示,这个多任务学习,共享的是 Decoder 的参数。
Tasks Edit General Classification Graph Embedding Graph Representation Learning Link Prediction Multi-Task Learning Node Classification Representation Learning Datasets Edit Pubmed Cora Citeseer Results from the Paper Edit Ranked #1 on Link Prediction on Pubmed (Accuracy metric) Get a GitHub badge Ta...
在Dense retrieval工作中,通常很难凭借单个特定的预训练任务有效将丰富的语义信息以及passage之间的关系编码到dense vector中。作者在本文中将多个预训练任务的预训练目标统一到bottlenecked masked autoencoder 框架下。 2. Preliminary 介绍dense retrive的任务定义以及常见的finetune过程。
多任务学习的应用场景广泛，特别是在Encoder-Decoder架构下，任何具有共享潜质的编码器或解码器都可以通过多任务学习来提升。加入Autoencoder任务通常能带来正向效果，因为它们有助于提高模型在表达和理解数据方面的性能。实现多任务学习的端到端模型时，可以利用共享参数来整合不同任务。例如，将背景知识融入...
We demonstrate that, in comparison with a single-task model, our architecture using unsupervised transfer learning through convolutional denoising autoencoders dramatically improves the performance of atrial fibrillation detection from a F1 score of 0.54 to 0.96. We also include in our evaluation a ...
在新论文 MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders 中,来自瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 的团队提出了 Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders (MultiMAE),也是一种预训练策略,可以对掩码进行自动编码处理并执行多模态和多任务的训练。MultiMAE 使用伪标签进行训练,使该框架适用于任何 RGB 数据...