Στρατηγικές απώλειας βάρους μάθησης πολλαπλών καθηκόντων - Γιατί χρησιμοποιούμε την έννοια της μάθησης πολλαπλών καθηκόντων;

Η εκμάθηση πολλαπλών εργασιών βελτιώνει τη δυνατότητα γενίκευσης αυτής της αναπαράστασης, επειδή η εκμάθηση πολλαπλών εργασιών αναγκάζει το μοντέλο να επικεντρωθεί στα χαρακτηριστικά που είναι χρήσιμα σε όλες τις εργασίες. Υποθέτοντας ότι οι εργασίες συσχετίζονται, ένα χαρακτηριστικό που είναι σημαντικό για την εργασία Α είναι επίσης πιθανό να είναι σημαντικό για την εργασία Γ.

Ποια είναι μερικά παραδείγματα multitasking;

Απαντώντας σε μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου ενώ ακούτε ένα podcast. - Κρατώντας σημειώσεις κατά τη διάρκεια μιας διάλεξης. - Συμπληρώνοντας χαρτιά ενώ διαβάζετε τα ψιλά γράμματα. - Οδηγείτε ένα όχημα ενώ μιλάτε με κάποιον. - Να μιλάτε στο τηλέφωνο ενώ χαιρετάτε κάποιον.

Πότε μπορεί να χρησιμοποιηθεί κατάλληλα η μάθηση πολλαπλών καθηκόντων;

Γενικά, μόλις βρεθείτε να βελτιστοποιείτε περισσότερες από μία συναρτήσεις απωλειών, ουσιαστικά κάνετε μάθηση πολλαπλών εργασιών (σε αντίθεση με τη μάθηση μίας εργασίας). Σε αυτά τα σενάρια, βοηθάει να σκεφτείτε τι προσπαθείτε να κάνετε ρητά με όρους MTL και να αντλήσετε ιδέες από αυτό.

Μπορεί η στάθμιση των απωλειών αβεβαιότητας να αντικαταστήσει το άθροισμα των απωλειών στην MTL;

Αρκετές πρόσφατες εργασίες προτείνουν την αντικατάσταση του αθροίσματος των απωλειών με ένα σταθμισμένο άθροισμα στην MTL, έτσι ώστε όλες οι απώλειες να είναι περίπου στην ίδια κλίμακα και οι κλίσεις να ευθυγραμμίζονται μεταξύ τους [9] [27]. Εδώ επικεντρωθήκαμε σε δύο πρόσφατα αναπτυγμένες προσεγγίσεις στάθμισης απωλειών αβεβαιότητας και DWA.

Τι είναι το μοντέλο multitask;

Η μάθηση πολλαπλών καθηκόντων είναι μια προσέγγιση της επαγωγικής μεταφοράς που βελτιώνει τη γενίκευση χρησιμοποιώντας τις πληροφορίες του τομέα που περιέχονται στα σήματα εκπαίδευσης σχετικών εργασιών ως επαγωγική προκατάληψη.

Τι είναι η βελτιστοποίηση πολλαπλών στόχων (MTL);

Στην MTL, κάποιος προσπαθεί να βελτιστοποιήσει πολλαπλές συναρτήσεις απωλειών, απαιτώντας έναν τρόπο να συνδυάσει αυτές τις συναρτήσεις απωλειών σε μια ενιαία τιμή, ή βρίσκοντας λύσεις όπου όλες οι συναρτήσεις απωλειών βελτιστοποιούνται ταυτόχρονα από τη σκοπιά της βελτιστοποίησης πολλαπλών στόχων [9].

Πώς βελτιστοποιείτε πολλαπλές συναρτήσεις απωλειών στην MTL;

B. ΜΕΘΟΔΟΙ ΒΑΘΜΟΛΟΓΗΣΗΣ ΓΙΑ ΔΙΑΦΟΡΕΤΙΚΕΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΑΠΩΛΕΙΑΣ ΣΤΗ ΜΤΛ Στη ΜΤΛ, κάποιος προσπαθεί να βελτιστοποιήσει πολλαπλές συναρτήσεις απωλειών, απαιτώντας έναν τρόπο να συνδυάσει αυτές τις συναρτήσεις απωλειών σε μια ενιαία τιμή, ή να βρει λύσεις όπου όλες οι συναρτήσεις απωλειών βελτιστοποιούνται ταυτόχρονα από τη σκοπιά της βελτιστοποίησης πολλαπλών στόχων [9].

Τι είναι η ενισχυτική μάθηση πολλαπλών καθηκόντων;

Μάθηση ενίσχυσης πολλαπλών εργασιών με αναπαραστάσεις βασισμένες στο πλαίσιο. Shagun Sodhani, Amy Zhang, Joelle Pineau. Το πλεονέκτημα της μάθησης πολλαπλών καθηκόντων έναντι της μάθησης ενός καθήκοντος βασίζεται στην ικανότητα χρήσης των σχέσεων μεταξύ των καθηκόντων για τη βελτίωση της απόδοσης σε κάθε μεμονωμένο καθήκον.

Πώς προκύπτει μια συνάρτηση απωλειών πολλαπλών εργασιών για νευρωνικά δίκτυα;

παράγουμε μια συνάρτηση απώλειας πολλαπλών εργασιών που βασίζεται στη μεγιστοποίηση της γκαουσιανής πιθανότητας με ομοσκεδαστική αβεβαιότητα. Έστω f W (x) η έξοδος ενός νευρωνικού δικτύου με βάρη W στην είσοδο x. Ορίζουμε το ακόλουθο πιθανοτικό μοντέλο.

Πώς να υπολογίσετε την τιμή L1 για παράδειγμα GT;

Για κάθε περίπτωση στο GT υπολογίζουμε μια μάσκα έγκυρων εικονοστοιχείων και για κάθε εικονοστοιχείο στη μάσκα το μήκος (σε εικονοστοιχεία) από το κέντρο της μάσκας (για x και για y) - αυτό θα χρησιμοποιηθεί ως το GT διαχωρισμού της περίπτωσης. Στη συνέχεια, για όλα τα έγκυρα εικονοστοιχεία υπολογίζουμε το L1 μεταξύ της εξόδου του δικτύου και του GT διαχωρισμού της περίπτωσης.

Ποιος είναι ο σκοπός του multi-task;

Η πολυδιεργασία χρησιμοποιείται για να διατηρούνται όλοι οι πόροι ενός υπολογιστή σε λειτουργία όσο το δυνατόν μεγαλύτερο μέρος του χρόνου. Ελέγχεται από το λειτουργικό σύστημα, το οποίο φορτώνει προγράμματα στον υπολογιστή προς επεξεργασία και επιβλέπει την εκτέλεσή τους μέχρι να ολοκληρωθούν.

Ποιοι είναι οι τρεις κύριοι τύποι ενισχυτικής μάθησης;

Τρεις μέθοδοι για την ενισχυτική μάθηση είναι οι εξής: 1) μάθηση βασισμένη σε τιμές 2) μάθηση βασισμένη σε πολιτικές και μάθηση βασισμένη σε μοντέλα. Agent, State, Reward, Environment, Value function Model of the environment, Model based methods, είναι μερικοί σημαντικοί όροι που χρησιμοποιούνται στη μέθοδο μάθησης RL.

Τι είναι η ενισχυτική μάθηση πολλαπλών καθηκόντων; Στην ενισχυτική μάθηση πολλαπλών εργασιών, οι εργασίες έχουν συχνά υποεργασίες που μοιράζονται την ίδια λύση, παρόλο που οι συνολικές εργασίες είναι διαφορετικές. Εάν τα κοινόχρηστα τμήματα μπορούσαν να εντοπιστούν αποτελεσματικά, τότε η διαδικασία μάθησης θα μπορούσε να βελτιωθεί, καθώς θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν όλα τα δείγματα μεταξύ των εργασιών στον κοινόχρηστο χώρο.

Πώς λειτουργεί η εκμάθηση πολλαπλών εργασιών; Οι περισσότερες υπάρχουσες προσεγγίσεις στη μάθηση πολλαπλών καθηκόντων προσπαθούν να μάθουν μια ενιαία, αλλά μη τετριμμένη αναπαράσταση γενικού σκοπού, η οποία μοιράζεται μεταξύ των εργασιών, διατηρώντας παράλληλα ξεχωριστά διάφορα στρώματα εξόδου για συγκεκριμένες εργασίες [13].

Τι είναι το πρόβλημα βελτιστοποίησης πολλαπλών στόχων;

Ένα πρόβλημα βελτιστοποίησης πολλαπλών στόχων είναι ένα πρόβλημα βελτιστοποίησης που περιλαμβάνει πολλαπλές αντικειμενικές συναρτήσεις. Με μαθηματικούς όρους, ένα πρόβλημα βελτιστοποίησης πολλαπλών στόχων μπορεί να διατυπωθεί ως -διάστατο πεδίο εφαρμογής. Το εφικτό σύνολο συνήθως ορίζεται από ορισμένες συναρτήσεις περιορισμών.

Τι είναι ένα αντικειμενικό διάνυσμα στη βελτιστοποίηση;

ονομάζεται αντικειμενικό διάνυσμα ή αποτέλεσμα. Στη βελτιστοποίηση πολλαπλών στόχων, συνήθως δεν υπάρχει εφικτή λύση που ελαχιστοποιεί όλες τις αντικειμενικές συναρτήσεις ταυτόχρονα.

Μπορεί η ομοσκεδαστική αβεβαιότητα να χρησιμοποιηθεί για τη στάθμιση των απωλειών σε ένα πρόβλημα μάθησης πολλαπλών καθηκόντων;

Η αφελής προσέγγιση για το συνδυασμό πολλαπλών αντικειμενικών απωλειών θα ήταν να εκτελέσουμε απλώς ένα σταθμισμένο γραμμικό άθροισμα των απωλειών για κάθε επιμέρους εργασία: Η εργασία προτείνει ότι η χρήση της ομοσκεδαστικής αβεβαιότητας μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως βάση για τη στάθμιση των απωλειών σε ένα πρόβλημα μάθησης πολλαπλών καθηκόντων και να παράγει καλύτερα αποτελέσματα από την αφελή προσέγγιση.

Ποιες είναι οι διαφορετικές συναρτήσεις απώλειας στη μηχανική μάθηση;

Χρησιμοποιούνται διαφορετικές συναρτήσεις απωλειών για την αντιμετώπιση διαφορετικών τύπων εργασιών, δηλαδή παλινδρόμησης και ταξινόμησης. Αντίστροφη διάδοση και συνάρτηση βελτιστοποίησης: Το σφάλμα J (w) είναι συνάρτηση των εσωτερικών παραμέτρων του μοντέλου, δηλαδή των βαρών και της μεροληψίας.

Τι είναι το multitasking στο NLP;

Το multi_task_NLP σας δίνει τη δυνατότητα να ορίσετε πολλαπλές εργασίες μαζί και να εκπαιδεύσετε ένα ενιαίο μοντέλο το οποίο μαθαίνει ταυτόχρονα σε όλες τις καθορισμένες εργασίες. Αυτό σημαίνει ότι μπορεί κανείς να εκτελέσει πολλαπλές εργασίες με καθυστέρηση και κατανάλωση πόρων ισοδύναμη με μία μόνο εργασία.

Τι είναι η απώλεια πολλαπλών εργασιών;

Η απλούστερη προσέγγιση είναι η ελαχιστοποίηση ενός γραμμικού συνδυασμού των συναρτήσεων απωλειών των επιμέρους εργασιών. Κάθε εργασία θα έχει τη δική της ατομική συνάρτηση απωλειών L_i . Έτσι, στο μοντέλο πολλαπλών εργασιών μας, απλώς σταθμίζουμε κάθε συνάρτηση απώλειας και ελαχιστοποιούμε το άθροισμα αυτών των σταθμισμένων απωλειών.

Ποιος είναι ο ρόλος των βελτιστοποιητών στους αλγορίθμους ML;

Αφού συζητήσαμε τον εκτιμητή και τις διάφορες συναρτήσεις απωλειών, ας κατανοήσουμε το ρόλο των βελτιστοποιητών στους αλγορίθμους ML. Για την ελαχιστοποίηση του σφάλματος πρόβλεψης ή της απώλειας, το μοντέλο, ενώ βιώνει τα παραδείγματα του συνόλου εκπαίδευσης, ενημερώνει τις παραμέτρους του μοντέλου W.

Γιατί το multitasking είναι σημαντικό στον εργασιακό χώρο;

Αν ασχολείστε με μια βιομηχανία με γρήγορους ρυθμούς, η εκμάθηση της αποτελεσματικής πολλαπλής εργασίας μπορεί να σας βοηθήσει να αξιοποιήσετε στο έπακρο τον χρόνο που αφιερώνετε στην εργασία σας, χωρίς να διακυβεύεται η ποιότητα των αποτελεσμάτων σας. Υπάρχουν ορισμένες θέσεις εργασίας που απαιτούν έντονη συγκέντρωση, ενώ άλλες συνεπάγονται εργασίες που είναι πιο σύνθετες. Οι σύνθετες εργασίες ενδέχεται να μην είναι κατάλληλες για multitasking.

Πότε πρέπει να χρησιμοποιείται η μάθηση πολλαπλών εργασιών;

Γενικά, η μάθηση πολλαπλών εργασιών θα πρέπει να χρησιμοποιείται όταν οι εργασίες έχουν κάποιο επίπεδο συσχέτισης. Με άλλα λόγια, η μάθηση πολλαπλών εργασιών βελτιώνει την απόδοση όταν υπάρχουν υποκείμενες αρχές ή πληροφορίες που μοιράζονται μεταξύ των εργασιών.

Μπορούν οι ιεραρχίες εργασιών να βελτιώσουν τη μάθηση πολλαπλών εργασιών στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP);

Αντίθετα, στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), οι πρόσφατες εργασίες επικεντρώθηκαν στην εύρεση καλύτερων ιεραρχιών εργασιών για την εκμάθηση πολλαπλών εργασιών: [41] δείχνουν ότι οι εργασίες χαμηλού επιπέδου, δηλαδή οι εργασίες NLP που χρησιμοποιούνται συνήθως για προεπεξεργασία, όπως η επισήμανση μέρους του λόγου και η αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων, θα πρέπει να εποπτεύονται σε χαμηλότερα επίπεδα όταν χρησιμοποιούνται ως βοηθητικές εργασίες.