PLE — 一种新的分层萃取多任务学习网络结构.pdf

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1、刘军宁 Progressive Layered Extraction (PLE): 一种新的分层萃取多任务学习（MTL）模型和由此关于AGI的一点思考 Short Bio Outline 1.Background: Recommender System （RS） Multitask Learning (MTL) 多任务学习为什么MTL成为RS广泛采用范式 2.PLE分层萃取多任务学习模型分层萃取多任务学习模型 3.强人工智能强人工智能 AGI 的一点思考的一点思考 Background Recommender System:Most widely used AI technique

2、视频信息流：视频信息流：下一代信息流下一代信息流社交社交：电商：电商：传统信息流：传统信息流：第一代信息流第一代信息流 Background Industry RS Mainstream Approach:Multitask learning(MTL) 排序层 MTL quick introduction Definition: Relation withTransfer learnining: 可看作一种迁移学习：有迁移学习的好处从立意和作用上大于迁移学习：1+1 2 Common MTL Structures Hard Parameter Sharing Caruana, 19

3、97 same sharing parameters for different tasks negative transfer Input Tower ATower B Task ATask B Shared layers Task-specific layers Common MTL Structures Hard Parameter Sharing Caruana, 1997 same sharing parameters for different tasks negative transfer Soft Parameter Sharing between single task and hard sharing Common MTL Structures Hard Parameter Sharing Caruana, 1997 same sharing parameters fo

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