multiple tasks | BriefGPT - AI 论文速递

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基于适配器的多种口语语言处理任务统一模型
通过适配器微调，我们研究了开展统一模型以有效处理多个口语处理任务的潜力，并在 SUPERB 基准测试中实验证明，适配器微调使得单一的编码 - 解码模型在五个目标任务上的性能提高了 18.4％，同时在参数更新方面保持高效。
PDF14 days ago
FedAST: 分布式异步同时训练
提出了一个缓冲异步联邦同时训练算法 FedAST，通过克服模型缓慢和自适应分配异构任务的客户资源来解决瓶颈问题，实验证明与现有同时联邦学习方法相比，能够达到多任务训练时间的最多 46.0% 的减少。
PDFa month ago
MM无线网络上合作多任务处理的语义通信
我们扩展了当前语义通信的状况，使其能够同时处理多个任务。我们首先介绍了我们关于 “语义源” 的定义，其能够基于单个观察解释多个语义。然后介绍了一个语义编码器设计，其中编码器分为通用单元和多个特定单元，实现了协同多任务处理。模拟结果证明了提出
PDF3 months ago
OmniVec：跨模态共享学习的鲁棒表示学习
学习基于任务的方法共享模态的共同之处，共同架构多任务多模态的网络，使得跨模态任务的联合训练能够实现信息共享并获得最先进的结果。
PDF8 months ago
基于可穿戴设备的弱监督多任务表示学习人类活动分析
我们提出了一种使用弱监督多输出连体网络的方法，该方法能够学习将数据映射到多个表示空间上，从而能够同时解决多个任务，并在许多情况下胜过单任务监督方法。
PDFa year ago
CVPR跨多种拓扑结构搜索的多任务学习动态神经网络
本文提出一个多任务学习框架，利用限制 DAG-based 中央网络和特征共享来构建适应性强的结构，并使用流量约束和挤压损失将网络压缩离散化，从而实现在多个公共 MTL 数据集上达到最先进的性能。
PDFa year ago
CVPR深度虚拟网络用于多任务记忆高效推断
本研究提出了一种名为深度虚拟网络 (DVNs) 的新型网络结构，能够为不同的任务构建特定的网络配置，使其适应不同的内存预算并能在多任务学习时达到较高的性能。
PDF5 years ago
PackNet：通过迭代修剪将多个任务添加到单个网络
本文提出了一种在单个深度神经网络中添加多个任务同时避免灾难性遗忘的方法。我们利用大型深度网络中的冗余来释放参数，以便学习新任务。通过迭代的剪枝和网络重新训练，我们能够将多个任务逐步 “打包” 到单个网络中，同时确保最小的性能降低和最小的存储
PDF7 years ago
贝叶斯多任务逆向强化学习
本文将逆向强化学习问题推广到多个任务，通过引入一定数量的结构化先验，我们将问题形式化为统计偏好提取。我们展示了我们的框架不仅允许我们从多个专家中有效地学习，而且还可以有效地区分每个专家的目标。
PDF13 years ago