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...
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...
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。
上图左边是One-gate MoE model, 右边是Multi-gate MoE model. 很容易看出相较于图一的原始模型, 改动的地方有两点: 1. bottom部分由一个单一的DNN变成多个DNN, 每个DNN 称为expert, 也可以看成特征提取器. 2. 相较于原模型每个tower 直接使用bottom 的输出, 变更后的模型加入了一个Gate, 对每个expert的结...
(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。
[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。
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。
In this paper, a multi-task learning network with a multi-gate mixture-of-experts architecture has been proposed to estimate the elastic parameters from digital rock images. In MMOEROCK, parallel operational expert networks have been used to replace traditional serial operational networks to reduce ...
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...
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 ...