PLE（Progressive Layered Extraction）[2]模型在MMoE的基础上通过对共享的网络结构优化，在原先的共享部分，又增加了task-specific的部分，同时，为了增强网络的效果...同样，为了能够得到更具有泛化能力的网络，可以将上述网络构建得更深，这便有了PLE结构。...简单来说，PLE结构可以看做是CGC网络结构的扩展，由single-level的CGC衍生为multi-level的PLE。...具体的PLE网络结构如下图所示：图片与CGC网络相比，除了第一个Extraction Network的输入是原始的Input，其余的Extraction Network的输入是上一个Extraction...Progressive layered extraction (ple): A novel multi-task learning (mtl) model for personalized recommendationsC
PLE（Progressive Layered Extraction）[2]模型在MMoE的基础上通过对共享的网络结构优化，在原先的共享部分，又增加了task-specific的部分，同时，为了增强网络的效果...同样，为了能够得到更具有泛化能力的网络，可以将上述网络构建得更深，这便有了PLE结构。...简单来说，PLE结构可以看做是CGC网络结构的扩展，由single-level的CGC衍生为multi-level的PLE。...具体的PLE网络结构如下图所示： 与CGC网络相比，除了第一个Extraction Network的输入是原始的Input，其余的Extraction Network的输入是上一个Extraction...Progressive layered extraction (ple): A novel multi-task learning (mtl) model for personalized recommendations
PLE就是多层的CGC。多层堆叠共享的Experts也是基于同样的控制门机制往后输出：
库时遇到很大难题解决不了，底层pyglet库更是相当底层，想要扩展或者模仿也很有难度，所以我们选用pygame库来实现游戏环境，网上有很多开源的小游戏实现，还有个将pygame游戏包装成为强化学习环境的PLE.../simple/ 安装numpy pip install numpy 安装pygame pip install pygame 安装pillow pip install pillow 这里有已经打包好的PLE...库 链接：https://pan.baidu.com/s/1S2wqde4K5IxCFXwMteUzxA 提取码：255q 下载解压后在ple-0.0.1.tar.gz所在的文件夹下打开命令行执行 pip...install ple-0.0.1.tar.gz 然后把assets.zip解压复制到python.exe所在路径上一级文件夹下面的Lib\site-packages\ple\games\flappybird...=py.importlib.import_module("ple"); PLE=ple.PLE; FlappyBird=ple.games.flappybird.FlappyBird
为了处理该问题，此处使用PLE来泛化CGC。 其中, 是任务的加权函数, 为输入, 为任务在第个抽取网络的选择矩阵。...注意：PLE中共享模块的选定矩阵与任务特定模块略有不同，因为它由该层的所有共享专家和任务特定专家组成。...实验 PLE的实验效果 1. 在腾讯数据集上的效果： ? ? ? PLE在多个任务上都取得了非常大的提升; 在加入另外的任务之后,PLE也都在多个任务上获得了提升; 2....在所有开源的数据集上, PLE也都取得了非常好的效果; 3. 专家使用分析 ? 我们发现CGC和PLE的专家的权重和MMOE以及ML-MMOE呈现出了非常大的差异。...这说明设计良好的 PLE的效果比CGC的效果要好也说明了,共享深层次的语义可以带来帮助; PLE模型共享专家和独有专家的权重相差更大，说明针对不同的任务，能够有效利用共享Expert和独有Expert的信息
为了解决这些问题，我们提出了一个具有新颖共享结构设计的渐进式分层抽取（PLE）模型： ?...PLE将共享组件和任务特定组显示分离，采用渐进式路由机制逐步提取和分离深层语义知识，提高了通用环境下跨任务联合表示学习和信息路由的效率。...在一个具有10亿样本的腾讯视频推荐数据集上，我们将PLE应用于复杂相关和正常相关的任务，从两个任务案例到多个任务案例的结果都表明，在不同的任务相关性和任务组规模下，PLE的性能显著优于最新的MTL模型。...此外，在腾讯大型内容推荐平台上对PLE的在线评价显示，与目前的SOTA MTL模型相比，浏览量增加了2.23%，观看时间增加了1.84%，这是模型的一个显著提升，证明了PLE的高效性。...最后，在公开基准数据集上进行的大量离线实验表明，除了建议消除跷跷板现象外（seesaw phenomenon），PLE还可以应用于各种场景。 目前PLE已成功部署到腾讯在线视频推荐系统中。 ?
本分方案中，host和guest都使用Linux4.4。相比更早的Linux版本，Linux4.4的虚拟化更加完善。...几种虚拟网卡的原理，作者分析过《[linux][network]虚拟网卡技术分析》一文中有提到。...初始条件，在一个guest空载的Linux4.4。...5，ple & pause 在guest内部执行pause指令，可以让vm exit。不过逻辑上有些复杂，下面一段选自intel开发文档： • PAUSE....作者以为，如果是CPU独享的高性能情况下，可以考虑禁用：禁用方法可以在加载kmod的时候，增加参数即可（强制修改kmod当然也是可以的）：insmod kvm-intel.ko ple_gap=0；如果是
所制备的PLE-IL-12-NPs具有明显的包封IL-12的能力，显示出90％的包封（按重量计13％）。...PLE-IL-12-NPs在刺激靶细胞产生IFN-γ的能力中保留了IL-12的功效，并且在体外的肿瘤模拟中，超过了游离IL-12的活性。...这是由于PLE-IL12-NPs定位于肿瘤细胞膜上并作为药物库的独特能力所致。...本文还证明了PLE-IL-12-NPs能够在体内释放活性IL-12并触发免疫反应，并且这种免疫反应能够在多种癌症模型中作为单一疗法减缓肿瘤的生长，特别是卵巢癌。...对于IL-12治疗最重要的是，在多项研究中证明了所描述的PLE-IL-12-NPs在多种时间和剂量下降低IL-12全身毒性的能力。
MTReclib已提供7种多任务模型的实现，包括SingleTask, Shared-Bottom, OMoE[1], MMoE[2], PLE[3], AITM[4], MetaHeac[5]。...MMoE PLE: 考虑到任务间可能存在冲突，导致多任务学习中一个任务效果上升另一个任务效果下降的情况。...PLE将MMoE的底部进一步拆分为了任务共享（Task-shared）和任务特定（Task-specific）的模块。该文章被评为RecSys2020 Best Paper。...PLE AITM: 任务间存在显式的依赖，比如在广告中，只有点击了才可能发生转化的行为，因此这篇文章提出了一种自适应的信息迁移模块来建模任务间的序列依赖，从前面的任务向后面的任务迁移知识。..."Progressive layered extraction (ple): A novel multi-task learning (mtl) model for personalized recommendations
本文收录于微信公众号「 LinuxOK 」，ID为：Linux_ok，关注公众号第一时间获取更多技术学习文章。...connect"); exit(EXIT_FAILURE); } //服务器先发数据再收数据 while (1) { memset(buf, 0, BUFSZ); printf("ple...("connect"); exit(EXIT_FAILURE); } //数据交互 while (1) { memset(buf, 0, BUFSZ); printf("ple...svr_addr.sin_addr.s_addr = inet_addr("192.168.1.166"); //发送数据 memset(buf, 0, BUFSZ); printf("ple...("connect"); exit(EXIT_FAILURE); } //数据交互 while (1) { memset(buf, 0, BUFSZ); printf("ple
y轴表示多任务模型相比单模型的AUC的提升，可以发现在两侧多任务模型都有提升，但是在中间是负向的（MMoE，PLE），而STEM可以缓解这个问题。...MMoE和PLE都有共享embedding，所以作者认为可能是这个原因，因此在设计STEM-Net的时候，每个专家组都有自己对应的emb table。并且在门控上也进行了设计，防止任务之间互相干扰。...,v_M^S] 2.2 共享的和任务特定的专家网络 如图3所示，中间的是共享的专家网络，其他的是不同任务的专家网络，这里和PLE是一样的。...与PLE相比，STEM-Net允许塔直接传递来自其他任务专家的知识，而PLE的门网络需要共享专家作为知识传递的中介，这可能会导致信息丢失。 3. 结果 平均AUC是最高的
Table of Contents tcpdump info tcpdump commamd options tcpdump 使用 tcpdump info tcpdump是linux 自带的一个网络抓包工具...inter‐ face (excluding loopback), which may turn out to be, for exam‐ ple..., ``eth0''. // -i,其实就是制定网卡, -i any 就是指定所有 On Linux systems with 2.2 or
scikit-learn>=0.21.2 matplotlib>=3.1.0 -e git+https://github.com/ntasfi/PyGame-Learning-Environment.git#egg=ple...-e git+https://github.com/lusob/gym-ple.git#egg=gym-ple h5py>=2.9.0 pygame>=1.9.6 tqdm>=4.32.1
本文，我来分享一下在多目标优化问题上一些思路，包括多目标任务的技巧、算法模型MMOE、SNR、ESMM、PLE等。...PLE：Progressive Layered Extraction ?...背景 腾讯PCG在RecSys2020发表的最佳长论文PLE(Progressive Layered Extraction)，是在视频推荐场景下多任务模型。...相对于前面的MMOE、SNR和ESMM模型，PLE模型主要解决两个问题：(1)MMOE中所有的Expert是被所有任务所共享的，这可能无法捕捉到任务之间更复杂的关系，从而给部分任务带来一定的噪声;(2)...上面看到了CGC网络是一种single-level的网络结构，一个比较直观的思路就是叠加多层CGC网络，从而获得更加丰富的表征能力，而PLE网络结构就是将CGC拓展到了multi-level层中。
本文，我来分享一下在多目标优化问题上一些思路，包括多目标任务的技巧、算法模型MMOE、SNR、ESMM、PLE等。...PLE：Progressive Layered Extraction 背景 腾讯PCG在RecSys2020发表的最佳长论文PLE(Progressive Layered Extraction...相对于前面的MMOE、SNR和ESMM模型，PLE模型主要解决两个问题：(1)MMOE中所有的Expert是被所有任务所共享的，这可能无法捕捉到任务之间更复杂的关系，从而给部分任务带来一定的噪声;(2)...上面看到了CGC网络是一种single-level的网络结构，一个比较直观的思路就是叠加多层CGC网络，从而获得更加丰富的表征能力，而PLE网络结构就是将CGC拓展到了multi-level层中。...效果 作者还将不同experts的平均权重展示出来，可以看出MOE不同experts权重基本相差不大，PLE模型共享experts和独有experts的权重相差更大，说明针对不同的任务，能够有效利用共享
为此，我们引入了一个patches增强（PLE）子模块，该子模块使用自注意力，通过聚合一致的patch上下文，让patch特征关注自己。PLE子模块如下图所示，具体计算公式见原论文。...PLE子模块 Enriching Global Frame Features 上述（PLE）子模块旨在在动作视频的每个帧内局部地聚集空间上下文，这使得能够聚焦于帧中的相关对象。
在底层共享表示的优化中，以MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts）[1]和PLE（Progressive Layered Extraction）[2]两种网络结构较为常用。...底层共享表示的优化 在底层共享表示优化中，目前业界主流的多目标建模的网络结构是MMoE[1]和PLE[2]两种，其中MMoE的网络结构如下图c所示： 在上图a中是Shared-Bottom model...为了能够得到更具有泛化能力的网络，可以将上述网络构建得更深，这便有了PLE结构，PLE是在CGC网络结构的基础上，由single-level衍生为multi-level。...具体的PLE网络结构如下图所示： 除了第一个Extraction Network的输入是原始的Input，其余的Extraction Network的输入是上一个Extraction Network的输出...然而上述的诸如MMoE或者PLE的模型中并未考虑任务之间的序列依赖关系。对于CVR的建模，在训练时只能利用点击后的样本，而预测时，是在整个样本空间，这样导致训练和预测样本分布不一致，即样本选择性偏差。
图 3：真实业务中复杂的场景和层级带来的迁移难题 而使用 PLE 训练统一数据 + 模型，其效果不如在各个场景上独立训练的 PLE 模型，存在一定的跷跷板效应。...与 PLE 不同，AESM 利用通用且灵活的架构， 分别进行不同场景和任务下，设置共享和独享的专家。...对于多任务模型 PLE，在原有的机构上再叠加一层 PLE 结构来解决多场景问题。 所有的基线模型同 AESM 一样使用合并场景数据进行训练，网络的结构的深度及选择专家的个数等超参均保持一致。...相比之下，PLE 以静态方式定义特定 / 共享专家。在任务层面，我们观察每项任务，几乎在特定 / 共享组中选择一位专家，这意味着我们的模型也可以收敛到 PLE 设置。...但与强 baseline，如双层 PLE 等方法进行线上 AB 对比，则更能反映算法和系统的真实性能。
2.4 PLE（Progressive Layered Extraction） RecSys2020最佳长论文 Progressive Layered Extraction (PLE): A Novel...为了解决“跷跷板”现象，文章针对多任务之间的共享机制和单任务的特定网络结构进行了重新的设计，提出了PLE模型。...2.4.2 PLE PLE就是上述CGC网络的多层叠加，以获得更加丰富的表征能力。...本文参考资料 [1]腾讯PCG RecSys2020最佳长论文——视频推荐场景下多任务PLE模型详解: https://zhuanlan.zhihu.com/p/272708728 [2]Recommender
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
