【论文笔记】Progressive Neural Networks 渐进式神经网络
Progressive NN
Progressive NN是第一篇我看到的deepmind做这个问题的。思路就是说我不能忘记第一个任务的网络,同时又能使用第一个任务的网络来做第二个任务。
为了不忘记之前的任务,他们的方法简单暴力:对所有的之前任务的网络,保留并且fix,每次有一个新任务就新建一个网络(一列)。
而为了能使用过去的经验,他们同样也会将这个任务的输入输入进所有之前的网络,并且将之前网络的每一层的输出,与当前任务的网络每一层的输出一起输入下一层。
每次有一个新的任务,就重新添加一列,然后将前几列的输出fuse到当前列来。
比如说,如果两个任务的low level特征类似,则当前任务网络中的前几层可能完全没有用处,只需要用之前任务的输出就够了。
但是一个很明显的问题是,这个网络不能学到自己的low level feature的网络,然后使用之前网络的high level决策。因为1,当low level不一样的时候,将输入输入之前的网络就不make sense了;更重要的是,当前列的输入根本无法输入进之前列的网络,只复用高层网络根本无从谈起。
所以这里的限制就是,两个任务需要有类似的low level feature。当然啦,这篇文章还是有很酷的视频,也确实用到了一些任务上。
用几句话就能够说明白这个所谓的progressive neural networks到底是什么了!简直不能再简单!
就是:
Step 1:构造一个多层的神经网络,训练某一个任务,上图第一列
Step 2:构建第二个多层的神经网络,然后固定第一列也就是上一个任务的神经网络,将上一列的神经网络的每一层(注意是每一层)都通过a处理连接到第二列的神经网络的每一层作为额外输入。也就是第二个神经网络每一层除了原始的输入,还加上经过a处理的之前的神经网络对应层的输入。
Step 3:构建第三个多层神经网络,训练第三个任务,将前两列的神经网络固定,然后同上一样的方法连接到第三个神经网络中。
上图的线很清楚的表示了这个过程。
这就是把神经网络和神经网络连起来的方法!
a的作用其实主要是为了降维和输入的维度统一(与原始输入匹配),用简单的MLP来表示!
除此之外,增强学习算法没有任何变化。文章中使用A3C算法,一个比DQN强4倍的算法!
总的来说,就是抽取之前的神经网络的信息与当前的输入信息融合,然后训练!训练的效果就可以和没有加前面的神经网络的方法对比,如果效果好很多说明前面的神经网络有用,知识有迁移!
这种方法的好处就是之前的训练都保留,不至于像fine tune那样更改原来的网络!而且每一层的特征信息都能得到迁移,并且能够更好的具化分析。
缺点就是参数的数量会随着任务的增加而大量增加!并且不同任务的设计需要人工知识。
【论文笔记】Progressive Neural Networks 渐进式神经网络相关推荐
- 论文笔记 Semantics-Guided Neural Networks for Efficient Skeleton-Based Human Action Recognition - CVPR
Semantics-Guided Neural Networks for Efficient Skeleton-Based Human Action Recognition 2020 CVPR | c ...
- [论文笔记]Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images
作者:Anh Nguyen, Jason Yosinski, Jeff Clune 链接:https://arxiv.org/pdf/1412.1897.pdf 摘要: 本文的工作基于Christia ...
- 论文笔记 | Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors
Authors G. E. Hinton , N. Srivastava, A. Krizhevsky, I. Sutskever and R. R. Salakhutdinov Hinton Abs ...
- 【论文阅读】A Gentle Introduction to Graph Neural Networks [图神经网络入门](7)
[论文阅读]A Gentle Introduction to Graph Neural Networks [图神经网络入门](7) Into the Weeds Other types of grap ...
- 【论文阅读】A Gentle Introduction to Graph Neural Networks [图神经网络入门](6)
[论文阅读]A Gentle Introduction to Graph Neural Networks [图神经网络入门](6) GNN playground Some empirical GNN ...
- 【论文阅读】A Gentle Introduction to Graph Neural Networks [图神经网络入门](5)
[论文阅读]A Gentle Introduction to Graph Neural Networks [图神经网络入门](5) Graph Neural Networks 图神经网络 Now th ...
- 【论文阅读】A Gentle Introduction to Graph Neural Networks [图神经网络入门](4)
[论文阅读]A Gentle Introduction to Graph Neural Networks [图神经网络入门](4) The challenges of using graphs in ...
- 【论文阅读】A Gentle Introduction to Graph Neural Networks [图神经网络入门](3)
[论文阅读]A Gentle Introduction to Graph Neural Networks [图神经网络入门](3) What types of problems have graph ...
- 【论文阅读】A Gentle Introduction to Graph Neural Networks [图神经网络入门](2)
[论文阅读]A Gentle Introduction to Graph Neural Networks [图神经网络入门](2) Graphs and where to find them 图以及在 ...
最新文章
- 高手过招, 为什么 Redis Cluster 是16384个槽位?
- R语言使用geompointdensity包的geom_pointdensity函数将散点图和密度图结合起来、使用viridis包的scale_color_virdis函数为密度数据添加调色板色彩渐变
- java 能不能回收 文件流_Java文件流关闭和垃圾回收机制
- mysql高德地图设计_如何优雅的制作那些好看的地图
- Go 2. 两数相加
- SmartGit破解方法
- 【CF1349D】Slime and Biscuits【概率期望】【解方程】
- 给 TWebBrowser.Document 定义事件
- 子网掩码与子网个数、主机地址个数的关系
- android开发监听媒体播放器,Android开发之媒体播放工具类完整示例
- toad可以连接mysql吗_配置Toad链接远程Oracle数据库
- 搜索框,输入关键字过滤对象数组
- bzoj 2599: [IOI2011]Race(树的点分治)
- 解决安全频道支持出错,代码:80072F7D问题
- Hyper-V虚拟机和虚拟化服务器区别
- 关于SI4463和AIS的学习笔记
- fragment 淡入淡出_一种模型淡入淡出时透明面重叠问题的解决方案
- Failed to fetch URl https://dl-ssl.google.com/android/repository/addo Android SDK更新以及ADT更新出现问题的解决办法
- 教你一招,解决C盘空间不足问题
- Comparator.comparing排序报空指针异常
热门文章
- 创业开一家网吧:必须知道:
- 1033 旧键盘打字(20)(20 分)
- android音乐播放器简书,打造 Android 网络音乐播放器 [2]
- 以科技增警力 浪潮多款存储中标某省公安厅警务系统项目
- 【华人学者风采】刘康 中国科学院自动化所
- 给定的正整数N,求方程X^2+y^2=N的全部正整数解。N小于10000.
- 七牛前端使用JS-SDK上传文件完成时返回code:400报错
- 使用SW2018导出urdf模型文件
- 嵌入式 shell 学习之for语句
- 生物信息通识课 - 让实验者了解生信,让生信人快速入门