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大庆建设局网站做百度关键词排名的公司

wzjs 2025/9/7 10:07:18

大庆建设局网站,做百度关键词排名的公司,网络营销策划师,做视频上什么网站找创意目录一、引言二、MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts，多门混合专家网络） 2.1 技术原理 2.2 技术优缺点 2.3 业务代码实践 2.3.1 业务场景与建模 2.3.2 模型代码实现 2.3.3 模型训练与推理测试 2.3.4 打印模型结构三、总结一、…

一、引言

二、MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts，多门混合专家网络）

2.1 技术原理

2.2 技术优缺点

2.3 业务代码实践

2.3.1 业务场景与建模

2.3.2 模型代码实现

2.3.3 模型训练与推理测试

2.3.4 打印模型结构

三、总结

一、引言

上一篇我们讲了MoE混合专家网络，通过引入Gate门控，针对不同的Input分布，对多个专家网络赋予不同的权重，解决多场景或多目标任务task的底层信息共享及个性化问题。但MoE网络对于不同的Expert专家网络，采用同一个Gate门控网络，仅对不同的Input分布实现了个性化，对不同目标任务task的个性化刻画能力不足，今天在MoE的基础上，引入MMoE网络，为每一个task任务构建专属的Gate门控网络，这样的改进可以针对不同的task得到不同的Experts权重，从而实现对Experts专家的选择利用，不同的任务task对应的gate门控网络可以学习到不同的Experts网络组合模式，更容易捕捉到不容task间的相关性和差异性。

二、MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts，多门混合专家网络）

2.1 技术原理

MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts）全称为多门混合专家网络，主要由多个专家网络、多个任务塔、多个门控网络构成。核心原理：样本数据分别输入num_experts个专家网络进行推理，每个专家网络实际上是一个前馈神经网络（MLP），输入维度为x，输出维度为output_experts_dim；同时，样本数据分别输入目标task对应的门控网络Gate A及Gate B，门控网络也是一个MLP（可以为多层，也可以为一层），输出为num_experts个experts专家的概率分布，维度为num_experts（采用softmax将输出归一化，各个维度加起来和为1）；对于每一个Task，将各自对应专家网络的输出，基于对应gate门控网络的softmax加权平均，作为各自Task的输入，所有Task的输入统一维度均为output_experts_dim。在每次反向传播迭代时，对Gate A、Gate B和num_experts个专家参数进行更新，Gate A、Gate B和专家网络的参数受任务Task A、B共同影响。

专家网络：样本数据分别输入num_experts个专家网络进行推理，每个专家网络实际上是一个前馈神经网络（MLP），输入维度为x，输出维度为output_experts_dim。
门控网络：样本数据分别输入目标task对应的门控网络Gate A及Gate B，门控网络也是一个MLP（可以为多层，也可以为一层），输出为num_experts个experts专家的概率分布，维度为num_experts（采用softmax将输出归一化，各个维度加起来和为1）
任务网络：对于每一个Task，将各自对应专家网络的输出，基于对应gate门控网络的softmax加权平均，作为各自Task的输入，所有Task的输入统一维度均为output_experts_dim。

2.2 技术优缺点

相较于MoE网络，MMoE的本质是每个task自带Gate门控网络对多个专家的预估结果进行选择，相当于给每个task安排了一个个人助理，对专家的结果进行评审（而MoE对于所有task仅有一个公共助理，对task的专属需求了解不深）。相较于MoE网络：

优点：

对每个task安排专属的gate网络，在专家网络赋值时更加个性化
更容易捕捉到不容task间的相关性和差异性。

缺点：

MMOE中所有的Expert是被所有task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
不同的Expert之间没有交互，联合优化的效果有所折扣，虽然可以缓解负迁移问题，但跷跷板现象仍然存在。

2.3 业务代码实践

2.3.1 业务场景与建模

我们还是以小红书推荐场景为例，针对一个视频，用户可以点红心（互动），也可以点击视频进行播放（点击），针对互动和点击两个目标进行多目标建模

我们构建一个100维特征输入，4个experts专家网络，2个task目标，2个门控的MMoE网络，用于建模多目标学习问题，模型架构图如下：

如架构图所示，其中有几个注意的点：

num_experts：门控gate的输出维度和专家数相同，均为num_experts，因为gate的用途是对专家网络最后一层进行加权平均，gate维度与专家数是直接对应关系。
output_experts_dim：专家网络的输出维度和task网络的输入维度相同，task网络承接的是专家网络各维度的加权平均值，experts网络与task网络是直接对应关系。
Softmax：Gate门控网络对最后一层采用Softmax归一化，保证专家网络加权平均后值域相同

2.3.2 模型代码实现

基于pytorch，实现上述网络架构，如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDatasetclass MMoEModel(nn.Module):def __init__(self, input_dim, experts_hidden1_dim, experts_hidden2_dim, output_experts_dim, task_hidden1_dim, task_hidden2_dim, output_task1_dim, output_task2_dim, gate_hidden1_dim, gate_hidden2_dim, num_experts):super(MMoEModel, self).__init__()# 初始化函数外使用初始化变量需要赋值，否则默认使用全局变量# 初始化函数内使用初始化变量不需要赋值 self.num_experts = num_expertsself.output_experts_dim = output_experts_dim# 初始化多个专家网络self.experts = nn.ModuleList([nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, experts_hidden1_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(experts_hidden1_dim, experts_hidden2_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(experts_hidden2_dim, output_experts_dim),nn.ReLU()) for _ in range(num_experts)])# 定义任务1的输出层self.task1_head = nn.Sequential(nn.Linear(output_experts_dim, task_hidden1_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(task_hidden1_dim, task_hidden2_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(task_hidden2_dim, output_task1_dim),nn.Sigmoid()) # 定义任务2的输出层self.task2_head = nn.Sequential(nn.Linear(output_experts_dim, task_hidden1_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(task_hidden1_dim, task_hidden2_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(task_hidden2_dim, output_task2_dim),nn.Sigmoid()) # 初始化门控网络1self.gating1_network = nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, gate_hidden1_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(gate_hidden1_dim, gate_hidden2_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(gate_hidden2_dim, num_experts),nn.Softmax(dim=1))# 初始化门控网络2self.gating2_network = nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, gate_hidden1_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(gate_hidden1_dim, gate_hidden2_dim),nn.ReLU(),nn.Linear(gate_hidden2_dim, num_experts),nn.Softmax(dim=1))def forward(self, x):# 计算输入数据通过门控网络后的权重gates1 = self.gating1_network(x)gates2 = self.gating2_network(x)#print(gates)batch_size, _ = x.shapetask1_inputs = torch.zeros(batch_size, self.output_experts_dim)task2_inputs = torch.zeros(batch_size, self.output_experts_dim)# 计算每个专家的输出并加权求和for i in range(self.num_experts):expert_output = self.experts[i](x)task1_inputs += expert_output * gates1[:, i].unsqueeze(1)task2_inputs += expert_output * gates2[:, i].unsqueeze(1)task1_outputs = self.task1_head(task1_inputs)task2_outputs = self.task2_head(task2_inputs)return task1_outputs, task2_outputs# 实例化模型对象
num_experts = 4  # 假设有4个专家
experts_hidden1_dim = 64
experts_hidden2_dim = 32
output_experts_dim = 16
gate_hidden1_dim = 16
gate_hidden2_dim = 8
task_hidden1_dim = 32
task_hidden2_dim = 16
output_task1_dim = 1
output_task2_dim = 1# 构造虚拟样本数据
torch.manual_seed(42)  # 设置随机种子以保证结果可重复
input_dim = 100
num_samples = 1024
X_train = torch.randint(0, 2, (num_samples, input_dim)).float()
y_train_task1 = torch.rand(num_samples, output_task1_dim)  # 假设任务1的输出维度为1
y_train_task2 = torch.rand(num_samples, output_task2_dim)  # 假设任务2的输出维度为1# 创建数据加载器
train_dataset = TensorDataset(X_train, y_train_task1, y_train_task2)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)model = MMoEModel(input_dim, experts_hidden1_dim, experts_hidden2_dim, output_experts_dim, task_hidden1_dim, task_hidden2_dim, output_task1_dim, output_task2_dim, gate_hidden1_dim, gate_hidden2_dim, num_experts)# 定义损失函数和优化器
criterion_task1 = nn.MSELoss()
criterion_task2 = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# 训练循环
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):model.train()running_loss = 0.0for batch_idx, (X_batch, y_task1_batch, y_task2_batch) in enumerate(train_loader):# 前向传播: 获取预测值#print(batch_idx, X_batch )#print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}-{batch_idx}], Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}')outputs_task1, outputs_task2 = model(X_batch)# 计算每个任务的损失loss_task1 = criterion_task1(outputs_task1, y_task1_batch)loss_task2 = criterion_task2(outputs_task2, y_task2_batch)total_loss = loss_task1 + loss_task2# 反向传播和优化optimizer.zero_grad()total_loss.backward()optimizer.step()running_loss += total_loss.item()if epoch % 10 == 0:print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}')print(model)
#for param_tensor in model.state_dict():
#    print(param_tensor, "\t", model.state_dict()[param_tensor].size())
# 模型预测
model.eval()
with torch.no_grad():test_input = torch.randint(0, 2, (1, input_dim)).float()  # 构造一个测试样本pred_task1, pred_task2 = model(test_input)print(f'互动目标预测结果: {pred_task1}')print(f'点击目标预测结果: {pred_task2}')

相比于上一篇MoE中的代码，MMoE初始化了gating1_network和gating2_network两个门控网络，在forward前向传播网络结构定义中，两个gate分别以input为输入，通过多层MLP后得到task相对应的加权平均权重。