2015. Multi-task Sequence to Sequence Learning. Computer Science (2015).M.-T. Luong, Q. V. Le, I. Sutskever, O. Vinyals, and L. Kaiser. Multi-task Sequence to Sequence Learning. In ICLR, 2016.M. Luong, Q. V. Le,
Paper 1:MULTI-TASK SEQUENCE TO SEQUENCE LEARNING Paper 2:A Knowledge-Grounded Neural Conversation Model 本文收获和重要文章我先列在前面,以使得在读正文之前能有个概念。文章也会根据本文收获的逻辑路线来写。 1. 什么是多任务学习? 多任务学习(Multi-task learning, MTL)用文字解释起来比较抽象,这里先用文字...
[5] Taking Advantage of Sparsity in Multi-Task Learningarxiv.org/pdf/0903.1468 [6] A Dirty Model for Multi-task Learning. Advances in Neural Information Processing Systems papers.nips.cc/paper/41 [7] Distributed Multi-task Relationship Learning arxiv.org/abs/1612.0402 [8] Regularized multi-task...
备注:本文学习资料主要来自 _An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks,https://arxiv.org/abs/1706.05098 Reference [1] A Bayesian/information theoretic model of learning to learn via multiple task sampling. http://link....
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loss有多个就算MTL,一些别名(joint learning,learning to learn,learning with auxiliary task)
Luong, M.T., Le, Q.V., Sutskever, I., Vinyals, O., Kaiser, L.: Multi-task sequence to sequence learning. arXiv (2015) 10. Hashimoto, K., Xiong, C., Tsuruoka, Y., Socher, R.: A joint many-task model: Growing a neural network for multiple nlp tasks. arXiv (2016) 11. ...
目前比较火的是learning what to share(outperform hard parameter sharing);还有就是对任务层级进行学习在任务具有多粒度因素时也是有用的。 三Auxiliary task 我们只关注主任务目标,但是希望从其他有效的辅助任务中获利! 目前选择一些辅助任务方法 Related task:常规思路(自动驾驶+路标识别;query classification+web sear...
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...
Luong, M.T., Le, Q.V., Sutskever, I., Vinyals, O., Kaiser, L.: Multi-task sequence to sequence learning. arXiv (2015) 10. Hashimoto, K., Xiong, C., Tsuruoka, Y., Socher, R.: A joint many-task model: growing a neural network for multiple NLP tasks. arXiv (2016) 11. ...
2. 多任务表达学习(Multi-task Representation Learning) 近年来,多任务表达学习越来越热,因为机器学习以及深度学习的成功主要归功于模型能更好的获取数据表达,能从数据中挖掘出需要的信息。而多任务表达学习能从数据中获取更加综合的、更加可变化的信息。单任务模型提取出的特征只针对该单任务有效,单个特征并不能很好...