译自：http: sebastianruder.com multi task . 前言 在机器学习中，我们通常关心优化某一特定指标，不管这个指标是一个标准值，还是企业KPI。为了达到这个目标，我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务。然后，我们通过精细调参，来改进模型直至性能不再提升。尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能，但是我们可能忽略了一些信息，这些信息有助于在我们关心的指标上 ...
2017-07-10 15:09 0 27626 推荐指数：
MTL 有很多形式：联合学习（joint learning）、自主学习（learning to learn）和带有辅助任务的学习（learning with auxiliary task）等。一般来说，优化多个损失函数就等同于进行多任务学习。即使只优化一个损失函数（如在典型情况下），也有可能借 ...
1. 前言 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 ...
catalogue 0. 引言 0x1: 神经网络的分层神经元意味着什么 为了解释这个问题，我们先从一个我们熟悉的场景开始说起，电子电路的设计 如上图所示，在实践中，在解决线路设计问题(或者大多数其他算法问题)时，我们通常先考虑如何解决子问题，然后逐步地集成这些子 ...
深度学习其实就是有更多隐层的神经网络，可以学习到更复杂的特征。得益于数据量的急剧增多和计算能力的提升，神经网络重新得到了人们的关注。 1. 符号说明 2. 激活函数 为什么神经网络需要激活函数呢？如果没有激活函数，可以推导出神经网络的输出y是关于输入x的线性组合 ...
原址：https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/53014085 概述 循环神经网络（RNN-Recurrent Neural Network）是神经网络家族中的一员，擅长于解决序列化相关问题。包括不限于序列化标注问题、NER ...
https://blog.csdn.net/chanbo8205/article/details/84170813 多任务学习（Multitask learning）是迁移学习算法的一种，迁移学习可理解为定义一个一个源领域source domain和一个目标领域（target domain ...
原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/multi-class-neural-networks/ 多类别分类，这种模型可从多种可能的情况中进行选择。 1- 一对多 一对多提供了一种利用二元分类的方法 ...
（Multi-Layer Perceptrons）叫做多层感知机，即由多层网络简单堆叠而成，进而我们可以在输出层 ...
