10、精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题机器学习与人工智能领域的顶级会议NIPS(Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统大会)从1987年开始举办,已经有30多年的历史。NIPS 2017大会于2017年12...2026-01-24AI技术内参
11、精读2017年NIPS最佳研究论文之二:KSD测试如何检验两个分布的异同本周我们来分析和探讨NIPS 2017上的三篇最佳论文。周一我们分享的文章主要研究的是一种“健壮的优化问题”,也就是说我们在优化一个“损失函数”的时候,不仅要考虑损失函数的“均值”,还要考虑损失函数的“方差”。 今天,我们来看另外一篇最佳论文《线性时...2026-01-24AI技术内参
12、精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题今天,我们来分享一下NIPS 2017的最后一篇最佳论文《安全和嵌套子博弈解决非完美信息博弈问题》(Safe and Nested Subgame Solving for Imperfect-Information Games)。这篇文章讲的是什么内...2026-01-24AI技术内参
13、WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计WSDM(International Conference on Web Search and Data Mining,国际搜索和数据挖掘大会)是每年举办一次的搜索、数据挖掘以及机器学习的顶级会议,其从2008年开始举办,已经有11届的历史。 尽管W...2026-01-24AI技术内参
14、WSDM 2018论文精读:看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息本周我们来精读WSDM的几篇论文,周一我们分享了一篇来自谷歌团队的文章,其核心是利用点击模型来对位置偏差进行更加有效的估计,从而能够学习到更好的排序算法。 今天,我们来介绍WSDM 2018的最佳学生论文《电子商务中可替代和互补产品的路径约束框架》(...2026-01-24AI技术内参
15、WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息今天,我们继续来精读WSDM 2018的一篇论文《隐含交叉:在循环推荐系统中利用上下文信息》(Latent Cross: Making Use of Context in Recurrent Recommender Systems)。这篇文章同样出自...2026-01-24AI技术内参
16、The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模“万维网大会”(The Web Conference 2018)前身叫作“国际万维网大会”(International World Wide Web Conference),从1994年开始举办,已有20多年的历史了,在Google学术排名上,是“信...2026-01-24AI技术内参
17、The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR今天,我们来看万维网大会上的一篇优秀短论文。在万维网大会上,主要发表两类论文。一类是10页的长论文,一类是2页的短论文或称作展板论文。短论文主要是发表短小的成果或者是还在研究过程中的重要成果。每一届的万维网大会,都会评选出一篇最佳短论文奖。 今天我和...2026-01-24AI技术内参
18、The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系今天我们来看万维网大会2018的最佳论文,标题是“HighLife: Higher-arity Fact Harvesting”。作者都来自德国著名的“马克斯·普朗克计算机科学研究所”(Max Plank Institute for Informat...2026-01-24AI技术内参
19、SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系2018年的SIGIR(国际信息检索研究与发展大会)于7月8日~12日在美国密歇根州的安娜堡举行。从今天开始,我将精选几篇大会上最有价值的论文,和你一起来读。 我先简单介绍一下这个大会。SIGIR从1978年开始举办,有40年的历史,是信息检索和搜索...2026-01-24AI技术内参