摘要 多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)是机器学习中的一种学习范式,其目的是利用包含在多个相关任务中的有用信息来帮助提高所有任务的泛化性能. 首先,我们将不同的MTL算法分为特征学习法.低秩方法.任务聚类方法.任务关系学习方法和分解方法,然后讨论每种方法的特点.为了进一步提高学习任务的性能,MTL可以与其他学习范式相结合,包括半监督学习.主动学习.非监督学习.强化学习.多视图学习和图形模型.当任务数量较大或数据维数较高时,批量MTL模型难以处理,本文对在线.并行和分布…

文章:Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features 作者:Mathilde Caron, Piotr Bojanowski, Armand Joulin, and Matthijs Douze 来自于:Facebook AI Research 发表于:ECCV 2018 目录 •相关链接 •相关方法介绍 •文章出发点 •文章亮点与贡献 •方法细节 •实验结果 •分析与总结 相关链接 论文:https://arxiv.or…

14 TEMPORAL GRAPH NETWORKS FOR DEEP LEARNING ON DYNAMIC GRAPHS link:https://scholar.google.com.hk/scholar_url?url=https://arxiv.org/pdf/2006.10637.pdf%3Fref%3Dhttps://githubhelp.com&hl=zh-TW&sa=X&ei=oVakYtvtIo74yASQ1Jj4AQ&scisig=AAGBfm0bNv…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1505.04366 tensorflow代码:https://github.com/fabianbormann/Tensorflow-DeconvNet-Segmentation 基于DenconvNet的钢铁分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-DeconvNet 摘要 通过学习一个反卷积网络来实现分割算法, 本文卷积部分基于改进的VGG-16,反卷积网络部分由反卷积层和…

参考 1. PBA_paper; 2. github; 3. Berkeley_blog; 4. pabbeel_berkeley_EECS_homepage; 完…

机器人学习操纵综述:挑战,表示形式和算法 1.介绍 因此,研究人员专注于机器人应如何学习操纵周围世界的问题. 这项研究的范围很广,从学习个人操作技巧到人类演示,再到学习适用于高级计划的操作任务的抽象描述,再到通过与对象交互来发现对象的功能,以及介于两者之间的许多目标. 我们自己的工作中的一些示例如图2所示. 我们在本文中的目标是双重的. 首先,我们描述了机器人操纵学习问题的形式化问题,该问题将现有研究综合到一个统一的框架中. 第二,我们旨在描述迄今为止在机器人学习中进行的研究的代表性子集. 通过…

[论文阅读笔记] node2vec:Scalable Feature Learning for Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 由于DeepWalk的随机游走是完全无指导的随机采样,即随机游走不可控.本文从该问题出发,设计了一种有偏向的随机游走策略,使得随机游走可以在DFS和BFS两种极端搜索方式中取得平衡. (2) 主要贡献 Contribution: 本篇论文主要的创新点在于改进了随机游走的策略,定义了两个参数p和q,使得随机游走在BFS…

本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation. 1,概述 当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2seq模型.但传统的seq2seq存在很多问题.本文就提出了两个问题: 1)传统的seq2seq模型倾向于生成安全,普适的回答,例如“I don’t know what you are talking about”.为了解决这个问题,作者在更早的一篇文章中提出了用互信息作为模型的目标函数.具体见A Diversi…

论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey 收获 Word Embedding 的定义 dense, distributed, fixed-length word vectors, built using word co-occurrence statistics as per the distributional hypothesis. 分布式假说(distributional hypothesis) word with similar contexts have the…

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作 使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介 该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20…