近期必讀的12篇「推薦系統」相關論文
在碎片化閱讀充斥眼球的時代,越來越少的人會去關註每篇論文背後的探索和思考。 在這個欄目裡,你會快速 get 每篇精選論文的亮點和痛點,時刻緊跟 AI 前沿成果。 點選本文底部的「閱讀原文」即刻加入社群,檢視更多最新論文推薦...
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哪個第一條?請往下看: 量化 Quantitative 量化,一個橫跨多個學科領域的工作。已經在不同場合,聽了無數次的三座大山:較好的數學功底、程式設計技能、金融知識。 你覺得你會程式設計就很容易上手量化嗎? 你認為交易策略開發完了就沒有價值了嗎?...
作者丨尹相楠 學校丨里昂中央理工博士在讀 研究方向丨人臉識別、對抗生成網路 Self Attention GAN 用到了很多新的技術。最大的亮點當然是 self-attention 機制,該機制是 Non-local Neural Netw...
作者丨蘇劍林 單位丨廣州火焰資訊科技有限公司 研究方向丨NLP,神經網路 個人主頁丨kexue.fm 我們知道普通的模型都是搭好架構,然後定義好 loss,直接扔給最佳化器訓練就行了。但是 GAN 不一樣,一般來說它涉及有兩個不同的 loss...
全球範圍內每年有大量關於機器學習( ML )和深度學習(DL)的學術會議,如何積極追蹤這些會議可能是一項挑戰。 本文主要整理2019年即將召開的ML和DL會議,以便幫助準備參加、贊助或提交會議論文的朋友。 對於一些我...
作者丨文永亮 學校丨哈爾濱工業大學(深圳) 研究方向丨標的檢測、GAN 本文解讀的是一篇發表於 AAAI 2019 的 paper,文章提出了一種 R-DAD 的方法來對 RCNN 系列的標的檢測方法進行改進。 研究動機 目前主流的標的檢測...
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作者丨許志欽、張耀宇 學校丨紐約大學阿布扎比分校博士後、紐約大學庫朗研究所訪問學者 研究方向丨計算神經科學、深度學習理論 在上一篇文章F-Principle:初探理解深度學習不能做什麼中,我們介紹瞭如何用一個統一的框架來初步理解深度學習的優...
人臉編輯可以在大多數影象編輯軟體上得到實現,但是這都需要專業知識,例如瞭解在特定情況下使用哪些特定工具,以便按照想要的方式有效地修改影象,同時操作影象編輯軟體也是耗時的。 基於深度學習下影象編輯得到越來越多的重視和應用,在 GAN 的推...