1 论文总结归纳 做为最后一篇分布式多任务学习的论文阅读记录，我决定对我目前为止粗读和精读的论文进行一次总结，然后陈述一些个人对该研究领域的见解和想法。 目前已经有许多论文对多任务学习提出了分布式并行方案。在分布式多任务学习中，传统的处理方式[1][2][3]仍然是基于主从 ...

1 分布式多任务学习（Multi-task Learning， MTL）简介 我们在上一篇文章《基于正则表示的多任务学习》中提到，实现多任务学习的一种传统的（非神经网络的）方法为增加一个正则项[1][2][3]： \[\begin{aligned} \underset{\textbf{W ...

1 导引 现在多任务学习根据数据的收集方式可以粗略地被分为两种，一个是集中化的计算方法，即假定数据被事先收集到一个中心节点上然后再运行模型， 大多数基于神经网络的多任务学习应用，比如CV和NLP，主要都用的这种方法[1][2][3][4]。 另外还有一种是分布式的计算方法，这种方法假定异构 ...

多任务学习（Multi-task learning） 在迁移学习中，你的步骤是串行的，你从任务A里学习只是然后迁移到任务B。在多任务学习中，你是同时开始学习的，试图让单个神经网络同时做几件事情，然后希望这里每个任务都能帮到其他所有任务。 我们来看一个例子，假设你在研发无人驾驶车辆 ...

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 ...

一、Celery简介 　　Celery是一个简单，灵活，可靠的分布式系统，用于处理大量消息，同时为操作提供维护此类系统所需的工具。它是一个任务队列，专注于实时处理，同时还支持任务调度。 　　所谓任务队列，是一个逻辑上的概念，可以将抽象中的任务发送到指定的执行任务的组件，任务队列可以跨线程 ...

而且思路清晰，按照自己学习过程整理如下： 1、 何为分布式任务？ 　　自己理解，就是一件事情让多台 ...

的数据，刷新时又完全从db中读取要刷新的数据，就造成了互相丢失对方的数据。因此，需要一个分布式锁工具， ...