主要介绍了机器学习的嵌套技术在 Airbnb 爱彼迎房源搜索排序和实时个性化推荐中的实践。Airbnb 爱彼迎的两位机器学习科学家凭借这项技术的实践获得了 2018 年 KDD ADS track 的最佳论文（论文链接），本文即是对这篇论文的精华概括。 作者：Mihajlo G…

选自OpenAI，机器之心编译。 我们团队构建的模型，OpenAI Five，已经击败业余 Dota2 团队了。虽然如今是在有限制的情况下，但我们计划到 8 月份在有限英雄池下击败 TI 赛中的一支顶级专业队伍。我们可能不会成功，因为 Dota2 是当前最流行也最复杂的电子竞技…

选自Sentiance，机器之心编译。 我们 Sentiance 开发了一款能接收加速度计、陀螺仪和位置信息等智能手机传感器数据并从中提取出行为见解的平台。我们的人工智能平台能学习用户的模式，并能预测和解释事情发生的原因和时间，这让我们的客户能够在正确的时间以合适的方式指导他们…

对任何一个机器学习问题而言，数据处理都是很重要的一步。本文将采用 Tensorflow.js（0.11.1）的 MNIST 样例（https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/blob/master/mnist/data.js），逐行运…

选自arxiv，作者：Jose A. Arjona-Medina、Michael Gillhofer、Michael Widrich、Thomas Unterthiner、Sepp Hochreiter，机器之心编译。 本文在 Reddit 上也引起了广泛而热烈的讨论，网友表示…

最近我从马克·里德尔 那拿到了很棒的自然语言方面的数据集 ：从WIKI下载了112000个故事作品的情节。其中包括了书籍、电影、电视剧集、视频游戏等有“情节”的任何内容。 这为我定量分析故事结构提供了一个很好的契机。在这篇文章中，我将会进行一个简单的分析来检验在故事中的特定情节…

平时我们说的训练神经网络就是最小化损失函数的过程，损失函数的值衡量了模型在给定数据集下的表现（拟合）能力。 位于三维空间里的任意一个点都可以找到与之相切的平面，在高维的情况下也能找到超平面与其相切。那么在相切平面上的任意一个点都有多种方向，但只有一个方向能使该函数值上升最快，这…

最近搞毕业论文，想直接在pretrain的模型上进行finetune，使用的框架是tensorflow和keras。所以搜索了下，发现keras的finetune方法很简单(后面简单介绍)，然而tensorflow的官网也是看得我乱糟糟，google出来的方法也没有合适的，一是…

在 AlphaGo 对弈李世石、柯洁之后，更多行业开始尝试通过机器学习优化现有技术方案。其实对于实时音视频来讲，对机器学习的研究已有多年，我们曾分享过的实时图像识别只是其中一种应用。我们还可以利用深度学习来做超分辨率。我们这次就分享一下用于超分辨率的深度学习基本框架，以及衍生出…