Kaiser. Multi-task sequence to sequence learning. arXiv preprint arXiv:1511.06114, 2015.Minh-Thang Luong, Quoc V Le, Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, and Lukasz Kaiser. Multi-task sequence to sequence learning. arXiv preprint arXiv:1511.06114, 2015....
2. 序列到序列学习(Sequence-to-Sequence Learning) 这篇文章简单回顾一下什么是 Seq2Seq,关于 Seq2Seq 的详细解释,请跳到# 【重要系列 1】对话生成基础之基于 Attention 机制的Seq2Seq Model。 Seq2Seq tasks 如图所示,这是两个 Seq2Seq 的任务,左边的是机器翻译任务,右边的是句法解析任务。这里的基本思想是...
本文主要介绍了多任务学习（Multi-task learning, MTL）的概念和方法，以及它如何在序列到序列（Sequence-to-Sequence）学习中应用。多任务学习是一种集成学习方法，旨在通过共享参数来提升多个任务的泛化能力。简而言之，它通过同时训练多个任务，使它们相互影响，从而提高整体性能。在多任务学习中，任务之间...
2Sequence to Sequence Learning Sequence to sequence learning (seq2seq) aims to directly model the conditional probabilityp(y|x)𝑝conditional𝑦𝑥p(y|x)of mapping an input sequence,x1,…,xnsubscript𝑥1…subscript𝑥𝑛x_{1},\ldots,x_{n}, into an output sequence,y1,…,ymsubscrip...
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)
Multi-task Sequence to Sequence Learning Sequence to sequence learning has recently emerged as a new paradigm in supervised learning. To date, most of its applications focused on only one task and... MT Luong,QV Le,I Sutskever,... - 《Computer Science》 被引量: 274发表: 2015年 Exploiting...
Luong MT, Le QV, Sutskever I, Vinyals O, Kaiser L (2015) Multi-task sequence to sequence learning. arXiv:1511.06114 Luong MT, Pham H, Manning CD (2015) Effective approaches to attention-based neural machine translation. arXiv:1508.04025 Mihalcea R, Tarau P (2004) Textrank: Bringing or...
多任务学习(multi task learning)简称为MTL。简单来说有多个目标函数loss同时学习的就算多任务学习。多任务既可以每个任务都搞一个模型来学,也可以一个模型多任务学习来一次全搞定的。 作者丨Anticoder@知乎 链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/59413549
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...
多任务学习有很多形式,如联合学习(Joint Learning),自主学习(Learning to Learn),借助辅助任务学习(Learning with Auxiliary Tasks)等,这些只是其中一些别名。概括来讲,一旦发现正在优化多于一个的目标函数,你就可以通过多任务学习来有效求解(Generally, as soon as you find yourself optimizing more than one loss fu...