比银河系还多的专家：具有生物启发固定路由的条件重叠专家
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了传统神经网络在多任务学习中存在的表示干扰问题，提出了一种名为条件重叠混合专家（COMET）的新方法。该方法通过引入生物启发的固定随机投影，构建了一个模块化且稀疏的架构，允许多个专家重叠，从而促进知识转移，加快学习速度并提高泛化能力。研究结果表明，COMET在多种任务上表现优异，包括图像分类、语言建模和回归分析。
本研究提出了一种新方法，条件重叠混合专家（COMET），解决神经网络在多任务学习中的干扰问题。通过固定随机投影构建稀疏架构，允许专家重叠，促进知识转移，提高学习速度和泛化能力。COMET在图像分类、语言建模和回归分析任务中表现出色。
