多任务学习 有关多任务学习的论文，代码和应用程​​序列表。 欢迎发表评论和贡献！ 而且正在更新... [目录] 文件 民意调查 多任务学习调查。 arXiv ，2017年7月。 深度神经网络中的多任务学习概述。 2017年6月， arXiv 。 简要介绍多任务学习。 多媒体工具与应用，77（22）：29705–29725，2018年11月。 密集预测任务的多任务学习：一项调查。 arXiv ，2020年4月。 深度多任务学习和辅助任务学习的简要回顾。 2020年7月arXiv。 深度神经网络的多任务学习：一项调查，2020年。 架构设计 纯硬参数共享 MultiNet：自动驾驶的实时联合语义推理。 在IEEE Intelligent Vehicle Symposium，Proceedings ，2018。 使用不确定性权衡场景几何和语义损失的多任务学习。 IEEE计算机协会

多任务学习 此仓库旨在在PyTorch中实施几种多任务学习模型和培训策略。 该代码库是对以下工作的补充： ， ，Wouter Van Gansbeke，Marc Proesmans，Dengxin Dai和Luc Van Gool。 ， 和Luc Van Gool。 在可以找到有关多任务学习的最新作品列表。 安装 该代码与最新的Pytorch版本一起运行，例如1.4。 假设 ，最重要的软件包可以按以下方式安装： conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install imageio scikit-image # Image operations conda install -c conda-forge opencv # OpenCV cond

MTAN-多任务注意力网络 该存储库包含多任务注意力网络（MTAN）的源代码，以及来自Shikun ， 和引入基线。 请参阅我们的项目页面的详细结果。 实验 图像到图像预测（一对多） 在文件夹im2im_pred ，我们提供了建议的网络以及本文介绍的NYUv2数据集上的所有基线。 所有模型都是用PyTorch编写的，并且在最新的提交中，我们已将实现更新为PyTorch 1.5版。 下载我们经过预处理的NYUv2数据集。 我们从使用预先计算的地面真实法线。 原始的13类NYUv2数据集可以使用定义的分段标签直接下载到。 很抱歉，由于意外的计算机崩溃，我无法提供原始的预处理代码。 更新-2019年6月：我现在发布了具有2、7和19类语义标签（请参阅本文以获取更多详细信息）和（反）深度标签的预处理CityScapes数据集。 下载[256×512个，2.42GB]版本 和[128×2

多任务学习专家 注意：从0.4.0开始，tf版本必须大于等于2.1。 安装 pip install bert-multitask-learning 它是什么 这个项目使用变压器（基于拥抱面部变压器）进行多模式多任务学习。 我为什么需要这个 在原始的BERT代码中，多任务学习或多GPU训练都不可行。 另外，该项目的初衷是NER，它在原始BERT代码中没有有效的脚本。 总而言之，与原始bert回购相比，此回购具有以下功能： 多模式多任务学习（重写大部分代码的主要原因）。 多GPU训练 支持序列标记（例如NER）和Encoder-Decoder Seq2Seq（带变压器解码器）。 支持哪些类型

关键词：多输入多输出/BatchNormalization/dropout 两个不同领域输入，两个回归/分类任务， input_domain_a, input_domain_b concatenate(共享) task1:dense-BatchNormalization-dropout-dense task2:dense-BatchNormalization-dropout-dense

生物医学实体关系抽取是生物医学文本挖掘领域的一项重要任务,它可以自动从生物医学文本中挖掘实 体间的相互关系 目前,生物医学实体关系抽取方法一般只针对某一特定任务(如药物关系,蛋白质交互关系抽取 等)训练单任务模型进行抽取,忽略了多个任务之间的相关性 因此,该文使用基于神经网络的多任务学习方法对 多个生物医学关系抽取任务间的关联性进行了探索 首先构建了全共享模型和私有共享模型,然后在此基础上提 出了一种基于Attention机制的主辅多任务模型 在生物医学领域关系抽取的5个公开数据集上的实验结果表 明,该文的多任务学习方法可以有效地在学习任务之间共享信息,使得任务间互相促进,获得了比单任务方法更好 的关系抽取结果

贝叶斯超参数优化matlab代码用于建模生物标志物轨迹的参数贝叶斯多任务学习 该模型同时为多个受试者构建和测试纵向轨迹模型，允许使用生物标志物相似性度量的受试者模型的信息共享（即耦合）。 此代码来自我们的“使用参数贝叶斯多任务学习建模纵向生物标志物”() 和 OHBM 2018。 目录 blr_sim 目录包含用于模拟的顶级文件，而 blr 目录包含大部分模型训练、预测和性能评估代码。 gpml-matlab-v4.0-2016-10-19 目录用于超参数优化，aboxplot 目录用于制作漂亮的箱线图。 utils 包含一些基本的实用功能。 简单的例子 blr_sim 目录中有一个简单的示例，您可以运行和修改它： simple_example 模拟 您还可以通过以下方式运行我们论文中描述的模拟： sim_both_full 这将在 out_blr_sim 目录中为您生成几个中间文件以及两个数字（来自论文），这些数字显示了 50 次模拟运行和 2 个模拟场景（截距变化和受试者轨迹的斜率变化）。 上面的命令至少需要几个小时才能运行，因为它在两个模拟场景（8 x 50 x 4 x 2 =

行业分类-物理装置-一种基于反馈序列多任务学习的法律判决预测方法及系统.zip

包含联邦多任务学习，FedProx，FedMD，具有个性化层的联邦学习，联邦迁移学习。

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