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论文介绍这次介绍的论文是来自阿里的一篇文章
MIND论文总结MIND数据集MIND新闻数据集由微软新闻的用户点击日志构建，包含100万用户和16万篇英语新闻文章。在MIND数据集上，论文作者实现了很多的前沿的推荐系统，期望作为一个数据集上的基准方法与指标。
之前我们介绍过mind这篇文章，通过胶囊网络来实现对用户多兴趣的建模，今天我们来介绍一篇也是多兴趣的论文，但是不同于mind生成多个兴趣向量，SINE只在中间过程生成多概念兴趣，最后还是会统一形成一个向量。一、背景
全文共2128字，预计学习时长8分钟人工智能技术飞速发展，越来越多曾被认为只有人类才能完成的任务，AI都做出了出色表现，例如执行管理任务，识别面孔，下棋，甚至翻译语言。我们无法否认AI时代的到来带来了许多…
而这篇论文MIND的主要任务则是从另一个角度来看问题：既然使用一个向量表达用户多样兴趣有困难，那么为什么不使用一组向量呢？.而能够表示一组的模型，胶囊网络(CapsuleNetwork)就十分合适了。.整个MIND的网络结构如上图，做左边是用户的其他特征如基础...
刘晓飞教授在国际顶级哲学期刊Mind发表论文2021年1月，人文学院哲学系刘晓飞教授被国际顶级哲学期刊Mind正式接受发表的论文“ManipulationandMachineInduction”在该刊网站以线上方式提前发布。关于决定论与道德责任的相容论（Compatibilism）主张，一个行为即便在因果上完全受因果规律所决定...
是什么让XMind如此出众？XMind提供各种结构图，比如鱼骨图、矩阵图、时间轴、括号图、组织结构图等来帮你更好地理清复杂的想法和事项。多种视觉化的思维呈现方式让你能进行深度的对比分析，更直观地进行里程碑的记录和事项的安排。
个性化新闻推荐技术是诸多在线新闻网站和应用的关键技术，可以提升用户的新闻阅读体验并减轻信息过载。目前，许多有关新闻推荐的研究是在私有数据集上开展的，而已有的公开数据集往往规模较小，或者基于英语之外的其它语言。高质量基准数据集的缺乏限制了新闻推荐领域的研究进展。
论文|解读72篇DeepMind深度强化学习论文（内有合集下载）.DeepMind，位于英国伦敦，是由人工智能程序师兼神经科学家戴密斯·哈萨比斯(DemisHassabis)等人联合创立，是前沿的人工智能企业，其将机器学习和系统神经科学的最先进技术结合起来，建立强大的通用...
作者在论文中写道，AlphaGoZero证明了即使在最具挑战的领域，纯强化学习的方法也是完全可行的：不需要人类的样例或指导，不提供基本规则以外的任何领域知识，使用强化学习能够实现超越人类的水平。.此外，纯强化学习方法只花费额外很少的训练时间，但...
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作者在论文中写道，AlphaGoZero证明了即使在最具挑战的领域，纯强化学习的方法也是完全可行的：不需要人类的样例或指导，不提供基本规则以外的任何领域知识，使用强化学习能够实现超越人类的水平。.此外，纯强化学习方法只花费额外很少的训练时间，但...
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