多任務學習

幹貨 | 面向多任務學習和領域泛化的公平感覺機器學習
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08-02
MTCNN論文筆記一、論文主要思想二、主要貢獻三、三階段介紹四、網絡架構五、“A convolutional neural network cascade for face detection”論文效果不好的原因六、損失函數七、多源資料訓練八、線上複雜樣本選擇九、一些思考
多任務學習 mtcnn 人臉檢測
05-05
MMOE 多任務學習模型介紹與源碼淺析
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08-01
Joint Learning 與 Multi-Task Learning淺析
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04-27
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07-18
【推薦系統多任務學習MTL】MMoE論文精讀筆記（含代碼實作）
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08-14
【推薦系統多任務學習 MTL】PLE論文精讀筆記（含代碼實作）
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10-07
多任務學習：MMOE算法解析和在風控場景的模型實戰
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04-21
## 作為多目标優化的多任務學習：尋找帕累托最優解+組合線上學習：實時回報玩轉組合優化-微軟研究院+用于組合優化的強化學習：學習政策解決複雜的優化問題NIPS 2018：作為多目标優化的多任務學習：尋找帕累托最優解
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04-21
精讀論文：Multi-task, multi-domain learning: Application to semantic segmentation(附翻譯)Multi-task, multi-domain learning: Application to semantic　segmentation and pose regression
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03-31
多場景多任務學習在美團到店餐飲推薦的實踐
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03-24
GCN-Based User Representation Learning for Unifying Robust Recommendation and Fraudster Detection
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03-10
西北工大張偉偉：基于多任務學習的結冰翼型非定常氣動性能預測
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02-07
多任務學習之mmoe理論詳解與實踐
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01-21
論文推薦：基于GE-MRI的多任務學習
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11-07
聯邦學習：多任務思想與聚類聯邦學習
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03-15
并行多任務學習及聯邦學習個性化
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03-01
DeepLearning.ai學習筆記（三）結構化機器學習項目--week2機器學習政策(2)
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10-26
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06-22
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11-15