ple 是 mmoe （详见【推荐系统多任务学习mtl】mmoe论文精读笔记（含代码实现） ）的改进版，结构简单且效果好，ple 主 PLE 多任务学习 模型 最新发布

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2024年4月25日 · 提出了一种新的MTL模型 Progressive Layered Extraction (PLE)，该模型 将任务共享和任务特定参数显式分离，并引入了一种 创新的递进路由方式 (即多层提取结构)，避免了负迁移和跷跷板现象，实现了更高效的信息共享和联合表示学习。 在工业数据集和公共基准数据集上的离线和在线实验结果表明，与SOTA MTL模型相比，PLE模型有显著和一致的改进。 四. 创新点. 在MMoE的基础上，将所有Shared Experts显示分离，分为 Shared Experts和Task-Specific …

A high-level overview of PickleJar Entertainment Group, Inc. (PKLE) stock. View (PKLE) real-time stock price, chart, news, analysis, analyst reviews and more.

HOUSTON – August 15, 2024 – PickleJar Entertainment Group, Inc. (OTC: NREG f/k/a NewRegen, Inc.), a leading Texas-based music and entertainment software company, today announced that it will change its ticker symbol to PKLE. The company’s common shares, previously trading on the OTC Market under the ticker symbol “NREG,” will begin ...

2024年12月3日 · 腾讯在2020的论文中，就对MMoE进行改进，提出了CGC（Customized Gate Control）、PLE（Progressive Layered Extraction） 其实，从结构上来看，CGC可以认为是单层的PLE，而PLE就是多层的CGC。 从上面的结构图，容易看出跟MMoE的差别就在于： 除了共享的Expert之外，还加入了每个task自己的Specific Expert. 最后，通过对应task的Tower层输出，计算得到task的预测值。 上面也提到，PLE其实可以认为是多层的CGC：

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PLE¶ 简介¶. 多任务学习可能带来负迁移（negative transfer）现象，即相关性不强的任务之间的信息共享，会影响网络的表现。此前已经有部分研究来减轻负迁移现象，如谷歌提出的MMoE模型。

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