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中国人工智能学会通讯——深度学习与推荐系统 2 深度学习在推荐系统的应用

2 深度学习在推荐系统的应用 深度学习指代多层级的人工神经网络,近年来在语音识别、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大成功[32]。根据深度学习技术在推荐系统中的应用方式,将相关工作大体分为两类:①作为一种基于数据的表征学习的方法,深度学习技术可以从语义较为丰富的输入数据(如语音、图片、文本等)中抽取出有效的特征表示,以方便下游应用,如检索和推荐等[11,14,17,33-40 ];②作为一种通用的数据建模方法,深度学习对数据进行多层非线性变换,可以拟合出较为复杂的预测函数。推荐系统中的核心算法是协同过滤,其目标从机器学习的角度可以看成拟合用户和物品之间的交互函数(user-item interaction function),因此近期一系列的工作也将深度学习技术应用于学习协同过滤的交互函数上[6,12,20,23,27,41-44]。本章主要探讨以上两类基于深度学习的推荐系统预测模型。模型的优化目标函数和已有推荐系统工作基本一致(见1.1节)。

中国人工智能学会通讯——对偶学习—— 推动人工智能的新浪潮

谢谢大家,感谢组委会的邀请,让我有这个机会与大家分享我们的研究工作。我刚才坐在台下聆听了孙茂松老师和 David的报告,都获益匪浅。首先,老师非常全面地回顾了机器翻译的历史,又有高屋建瓴的讨论,让我们从中学到了很多的东西;其次,很荣幸我的报告排在 David 之后,做优化和机器学习的同事们应该都非常熟悉David 的 No Free Lunch Theory,尤其在今天全世界都希望用神经网络这“一招鲜”来解决所有问题的时候,更应该仔细琢磨一下这个定理,对大家会有很大的启示。 今天我分享的主题是对偶学习。在对这个主题进行深入讨论之前,我想同大家一起回顾一下最近这段时间人工智能领域的一些飞速发展。我举几个例子,首先是语音识别。 可能很多同学都看到过这则新闻,微软研究院在语音识别方面取得了重大突破,第一次机器学习算法在日常对话场景下取得了和人一样好的语音识别能力,词错误率降低至 5.9%。 第二个例子是有关图像识别和物体分割,在这方面微软研究院同样也有世界领先的研究成果。 2015 年,我们研究院发明的 ResNet 算法在 ImageNet 比赛中力拔头筹,超过了人类的识别水平。人眼辨识图...

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