Mixture-of-Experts(MoE) MoE模型可以形式化表示为y=∑ni=1gi(x)fi(x) , 其中∑ni=1gi(x)=1,且fi,i=1,...,n是n个expert network(expert network可认为是一个神经网络)。 g是组合experts结果的gating network,具体来说g产生n个experts上的概率分布,最终的输出是所有experts的带权加和。显然,MoE可看做...
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Gate A及...
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的模型,同时还要为不同的模型构建匹配的数据流(pipeline);这种情况下每个模型都是较为独立的,这会丧失不同模型...
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,推荐系统不仅能预测用户会购买和观看哪些视频,还能预测用户未来会喜欢这个电影。
(b)则是论文中提到的一个 Gate 的 Mixture-of-Experts 模型结构。 (c)则是论文中的 MMoE 模型结构。 我们来进一步解析 MMoE 结构,也就是图1 中的 (c),这里每一个 Expert 和 Gate 都是一个全连接网络(MLP),层数由在实际的场景下自己决定。
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。
To address them, we propose the multi-gate mixture of transformer-based experts framework, which leverages a transformer network within the multi-gate mixture-of-experts multi-task learning architecture to extract sequential features and employs gated expert networks to model task commonalities and ...
we propose a novel multi-task learning approach, Multi-gate Mixture-of-Experts (MMoE), which explicitly learns to model task relationships from data. We adapt the Mixture-of-Experts (MoE) structure to multi-task learning by sharing the expert submodels across all tasks, while also having a ...
Multi-Gating Mixture Of Experts 最右侧就是本文提出的MMoE模型,不同任务共享底层的一组Bottom层,称为一组Expert,每个Experts可能善于捕捉部分数据和目标之间的关系。并且,每个任务会关联一个gating网络,这个gating网络输入和Experts层一样,输出层是一个softmax,每个权重和一个experts绑定。相当于每个任务对Experts层输出...