Moderna discriminativa prediktorer har visat sig matcha naturliga intelligenser i specifika perceptuella uppgifter i bildklassificering, objekt- och deldetektering, gränsextrahering, etc. Men en stor fördel som naturliga intelligenser fortfarande har är att de fungerar bra för alla perceptuella problem tillsammans och löser dem effektivt och konsekvent på ett integrerat sätt. För att fånga några av dessa fördelar i maskinuppfattning, ställer vi två frågor: om djupa neurala nätverk kan lära sig universella bildrepresentationer, användbara inte bara för en enda uppgift utan för alla, och hur lösningarna på de olika uppgifterna kan integreras i detta ramverk. Vi svarar genom att föreslå en ny arkitektur, som vi kallar multinet, där inte bara djupa bildfunktioner delas mellan uppgifter, utan där uppgifter kan interagera på ett återkommande sätt genom att koda resultaten av deras analys i en gemensam gemensam representation av data. På detta sätt visar vi att utförandet av enskilda uppgifter i standardriktmärken först kan förbättras genom att dela funktioner mellan dem och sedan, mer påtagligt, genom att integrera deras lösningar i den gemensamma representationen.
REF föreslår flernätsarkitekturen där uppgifter kan interagera med varandra utöver delade bildfunktioner.
Integrated perception with recurrent multi-task neural networks
{'venue': 'Advances in Neural Information Processing (NIPS) 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}