Nchịkọta
Ịmụ ọtụtụ ọrụ na-azụ otu ihe atụ iji rụọ ọtụtụ ọrụ ndị yiri ya n'otu oge, na-ekerịta ihe nnọchianya nke ime n'ofe ha. Site n'ịmụ usoro nkekọrịta, ọrụ ọ bụla na-enyere ndị ọzọ aka, na-emeziwanye izi ezi na arụmọrụ data karịa ọzụzụ ụdị dị iche iche.
Ịmụta ọtụtụ ọrụ bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ọ̀tụ̀tụ̀.
Ime miri emi
Kama ịmepụta ụdị dị iche iche maka ọrụ ọ bụla, mmụta multi-task (MTL) na-eji ọkpụkpụ azụ nke na-abanye n'ime isi ọrụ. Netwọk nghọta ịnya ụgbọ ala, dịka ọmụmaatụ, nwere ike kesaa ihe ngbanwe ọhụụ wee kewaa n'ime isi maka ịchọpụta ụgbọ ala, ikewa ụzọ, yana tụọ omimi. N'ígwé ndị a na-ekekọrịtara na-amụta atụmatụ izugbe bara uru n'ofe ọrụ, ebe isi ọ bụla nwere ọkachamara. Nke a na-arụ ọrụ dị ka ụdị mkparị na-akpali akpali na nhazigharị: ihe mgbaàmà sitere na otu ọrụ na-egbochi ihe nnọchiteanya nkekọrịta, na-ebelata oke mma na imeziwanye mkpokọta, karịsịa mgbe ụfọdụ ọrụ nwere ntakịrị data. Isi ihe ịma aka bụ ịhazi ọrụ ndị ahụ - ma ọ bụrụ na ọnụ ọgụgụ ọnwụ ha ma ọ bụ gradients na-emegide, otu ọrụ nwere ike ịchịkwa na ndị ọzọ na-ata ahụhụ, nsogbu a na-akpọ nnyefe na-adịghị mma. Usoro dị ka mbelata ịdị arọ, ịdị arọ dabere na ejighị n'aka, na ịwa ahụ gradient na-achọ idobe ọrụ na-arụkọ ọrụ kama ịsọ mpi.
Nghọta nka nka
Ngụkọta ebumnobi na-abụkarị nchikota nha nke mfu ọrụ ọ bụla, L = Σ wᵢ Lᵢ, na ịhọrọ oke wᵢ dị oke mkpa n'ihi na ọrụ dị iche na nha na ihe isi ike. Ikekọrịta oke ike (osisi a na-ahụkarị, isi dị iche iche) bụ ụzọ kachasị mfe na nke na-ahazi; Nkesa dị nro na-edobe ụdị dị iche iche na-ejikọtaghị ọnụ. Ndị gradients na-emegiderịta onwe ha n'ofe ọrụ nwere ike ịkagbu, yabụ ụzọ dị ka ịdị arọ na-ejighị n'aka (ịmụ wᵢ na-akpaghị aka) ma ọ bụ PCGrad (na-emepụta ihe ndị na-emegiderịta onwe ha) na-enyere aka na-azụkọ ọnụ.
Ịmalite nkuzi ọtụtụ ọrụ
Ịmụ ọtụtụ ọrụ na-azụ otu ihe atụ iji rụọ ọtụtụ ọrụ ndị yiri ya n'otu oge, na-ekerịta ihe nnọchianya nke ime n'ofe ha. Site n'ịmụ usoro nkekọrịta, ọrụ ọ bụla na-enyere ndị ọzọ aka, na-emeziwanye izi ezi na arụmọrụ data karịa ọzụzụ ụdị dị iche iche. Ịmụta ọtụtụ ọrụ bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ọ̀tụ̀tụ̀. Iji wulite nghọta miri emi, na-emeso Multi-Task Learning dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu akụkụ: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, ndị otu siri ike na-eji Multi-Task Learning na-ebuli ụkpụrụ ụlọ, data na akụrụngwa megide ntụkwasị obi na ọnụ ahịa. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'otu oge ahụ, ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Nchịkọta nghọta ịnya ụgbọ ala nke na-ekekọrịta otu ngbanwe ọhụụ maka nchọpụta ihe, nkewa ụzọ, na ntule omimi.
Ụdị asụsụ buru ibu na-ejikwa ntụgharị asụsụ, nchịkọta, mmetụta na azịza ajụjụ site na iji otu netwọk na-ekekọrịta.
Sistemu nkwado na-ejikọta ọnụ na-ebu amụma nrịba, oge nlele na ịzụrụ ihe iji kwalite njikọ aka onye ọrụ.
Ụdị onyonyo ahụike nke na-achọpụta etuto n'otu oge, kewaa oke ya, wee kewaa ụdị ya n'otu nyocha ahụ.
Usoro mmejuputa
Multi-Task Learning na omume
Nchịkọta nghọta ịnya ụgbọ ala nke na-ekekọrịta otu ngbanwe ọhụụ maka nchọpụta ihe, nkewa ụzọ, na ntule omimi.
Ihe nleba anya nke ịnya ụgbọ ala nke na-ekerịta otu ihe ngbanwe ọhụụ maka nchọpụta ihe, nkewa ụzọ, na ntule omimi Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ihu, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Multi-Task Learning na omume
Ụdị asụsụ buru ibu na-ejikwa ntụgharị asụsụ, nchịkọta, mmetụta na azịza ajụjụ site na iji otu netwọk na-ekekọrịta.
Ụdị asụsụ buru ibu na-ejikwa ntụgharị asụsụ, nchịkọta, mmetụta, na azịza ajụjụ site na otu netwọkụ na-ekekọrịta Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie ka oge na-aga.
Multi-Task Learning na omume
Sistemu nkwado na-ejikọta ọnụ na-ebu amụma nrịba, oge nlele na ịzụrụ ihe iji kwalite njikọ aka onye ọrụ.
Sistemu ntụnye ọnụ na-ebu amụma clicks, oge nche na ịzụrụ ihe iji kwalite njikọ aka ndị ọrụ Otu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Multi-Task Learning na omume
Ụdị onyonyo ahụike nke na-achọpụta etuto n'otu oge, kewaa oke ya, wee kewaa ụdị ya n'otu nyocha ahụ.
Ụdị ihe onyonyo ahụike nke na-achọpụta etuto n'otu oge, kewaa oke ya, wee kewaa ụdị ya site na otu nyocha otu egwuregwu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edobe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.