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
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
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
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
09、如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统本周我们一起来剖析ICCV 2017的论文,周一和周三分别讲了最佳研究论文和最佳学生论文。今天,我们来分享一篇完全不同的文章,题目是《使用深度强化学习研究协作性视觉对话机器人》(Learning Cooperative Visual Dialog A...2026-01-24AI技术内参
08、精读2017年ICCV最佳学生论文周一我们认真剖析了ICCV 2017年的最佳研究论文“Mask R-CNN”。今天我们来分享ICCV 2017的最佳学生论文《焦点损失用于密集物体检测》(Focal Loss for Dense Object Detection)。 可以说,这篇文章...2026-01-24AI技术内参
07、精读2017年ICCV最佳研究论文ICCV(International Conference on Computer Vision,国际计算机视觉大会),是每两年举办一次的计算机视觉顶级会议。从1987年开始举办,已经有30年的历史。2017年的ICCV大会于10月22日至29日在意...2026-01-24AI技术内参
06、精读2017年EMNLP最佳短论文在今年的EMNLP大会上,有两类研究论文得到发表,一类是8页的长研究论文,主要是比较完整的研究结果;另一类是4页的短研究论文,主要是比较新的有待进一步推敲的研究结果。大会从长研究论文中选出两篇最佳论文,从短论文中选出一篇最佳论文。 前面我们分别讨论了...2026-01-24AI技术内参
05、精读2017年EMNLP最佳长论文之二EMNLP每年都会选出两篇最佳长论文,我们已经分析过第一篇《男性也喜欢购物:使用语料库级别的约束条件减少性别偏见的放大程度》。今天我继续来讲第二篇。 EMNLP 2017年最佳长论文的第二篇是《在线论坛中抑郁与自残行为风险评估》(Depression...2026-01-24AI技术内参
04、精读2017年EMNLP最佳长论文之一自然语言处理实证方法会议EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing),是由国际计算语言学协会ACL(Association for Computationa...2026-01-24AI技术内参