一个好的排序算法可以为电商带来销量的巨大提升，如果你也是这一领域的开发者，希望阿里巴巴的这篇论文解读对你能有所启发。 1. 前言 搜索排序的传统方法是通过各种方法对商品进行打分，最后按照每个商品的分数进行排序。这样传统的搜索排序方法就无 法考虑到展示出来的商品之间相互的影响。类…

目前主流的语音识别都大致分为特征提取，声学模型，语音模型几个部分。目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种。 本文主要介绍CTC算法的基本概念，可能应用的领域，以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节。 CTC算法全称叫：Connect…

自去年 7 月与暴雪共同开放人工智能研究环境 SC2LE 以来，DeepMind 一直没有发表有关星际争霸人工智能的进一步研究。近日，这家公司提出了一种「关系性深度强化学习」方法，并在星际争霸 2 中进行了测试。 在星际争霸 II 学习环境中，DeepMind 的智能体在六个小…

AI 前线导读：深度学习技术在计算机视觉领域获得的成功，在很大程度上要归功于目前出现的大量可直接使用的标记训练数据集——随着训练数据集在质量、多样性与规模层面的不断提高，我们的模型性能通常也将同步改善。 然而，收集充足的高质量数据以训练模型，从而实现良好性能通常是一项极为困难的…

选自arXiv，机器之心编译。 函数近似是机器学习众多问题的核心，而过去深度神经网络凭借其「万能近似」的属性在函数近似方面无与伦比。在高级层面，神经网络可以构成黑箱函数近似器，它会学习如何根据大量训练数据点来参数化单个函数。 除了使用神经网络这种参数化的方法逼近一个函数，我们还…

选自arXiv，作者：刘寒骁、Karen Simonyan、杨一鸣，机器之心编译。 研究者称，该方法已被证明在卷积神经网络和循环神经网络上都可以获得业内最优的效果，而所用 GPU 算力有时甚至仅为此前搜索方法的 700 分之 1，这意味着单块 GPU 也可以完成任务。该研究的论…

本文是关于在电子商务网站中早期购买行为的刻画和预测，是我们发表在2018年TKDE的工作，有问题请联系我，转载请注明出处

盖坤是清华大学的博士，专业是机器学习和人工智能。他曾在顶级期刊和会议（NIPS／CVPR／AAAI / TPAMI等）上发表过多篇论文，前几年就提出过 MLR（ Mixture of Logistic Regression ，分片线性学习）算法用来提高阿里巴巴对广告点击率预测的…

对于停留时间的预估，我们借鉴了“生存分析”(Survival Analysis) 的思想，通过时间发生的时间去近似用户在一个内容上停留的时间；从概念上来说，停留时长被认为是“离开当前内容”这个事件的发生时间。如果我们记用户的停留时长的样本为 O，假设存在一个函数，将 O 映射到…