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NIPS2017正在美国长滩举行，微软亚洲研究院的多篇论文入选了本次大会。上周，中山大学-微软亚洲研究院联合培养博士吴郦军应邀参加机器之心优质论文线上分享活动，就其中一篇有关推敲网络的入选论文进行了详细讲解。一起来看看吧！
InductiveRepresentationLearningonLargeGraphsWilliamL.Hamiltonwleif@stanford.eduRexYingrexying@stanford.eduJureLeskovecjure@cs.stanford.edu
阿里导读：被誉为国际顶级的机器学习和神经网络学术会议NIPS2017于12月4日-9日在美国加州长滩市举行。在本届会议上，阿里巴巴除有两篇论文入选Workshop并进行Oral和Poster形式报告外，三大技术事业部连续3天在阿里展区举行多场技术研讨...
NIPS2017线上分享：利用价值网络改进神经机器翻译发布时间：2017-11-22机器学习领域顶会NIPS2017将于12月4号至9号在美国加州长滩举办。微软亚洲研究院的多篇论文入选了本次大会。
这篇笔记记录InfoGAIL，是Stanford的Ermon组发表在NIPS17上的工作，主要是在GAIL框架下加入InfoGAN的思想，建模具有多样性的专家行为。论文全称InfoGAIL:InterpretableImitationLearningfromVisualDemonstr…
TheThirty-firstAnnualConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(NIPS)isamulti-trackmachinelearningandcomputationalneuroscienceconferencethatincludesinvitedtalks,demonstrations,symposiaandoralandposterpresentationsofrefereedpapers.Followingtheconference,thereareworkshopswhichprovidealessformalsetting.
论文：InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs作者：WilliamL.Hamilton,RexYing,JureLeskovec来源：NIPS170.碎碎念PinSAGE（PinSage:第一个基于GCN的工业级推荐系统）为GCN落地提供了实践经验，而本文是PinSAGE的理论基础，同样出自斯坦福，是GCN非常经典和实用的论文。
原论文：learningsys.org/nips17/assets/papers/paper_11.pdfcatboost原理：One-hot编码可以在预处理阶段或在训练期间完成。
Inthiswork,wepresentasimple,highlyefficientandmodularizedDualPathNetwork(DPN)forimageclassificationwhichpresentsanewtopologyofconnectionpathsinternally.Byrevealingtheequivalenceofthestate-of-the-artResidualNetwork(ResNet)andDenselyConvolutionalNetwork(DenseNet)withintheHORNNframework,wefindthatResNetenablesfeaturere-usagewhile…
阿里巴巴有两篇论文入选今年的NIPSWorkshop，三大技术事业部也在大会期间向5000余名参会人员阿里在机器学习、人工智能领域的技术研究、产品与...
NIPS2017正在美国长滩举行，微软亚洲研究院的多篇论文入选了本次大会。上周，中山大学-微软亚洲研究院联合培养博士吴郦军应邀参加机器之心优质论文线上分享活动，就其中一篇有关推敲网络的入选论文进行了详细讲解。一起来看看吧！
InductiveRepresentationLearningonLargeGraphsWilliamL.Hamiltonwleif@stanford.eduRexYingrexying@stanford.eduJureLeskovecjure@cs.stanford.edu
阿里导读：被誉为国际顶级的机器学习和神经网络学术会议NIPS2017于12月4日-9日在美国加州长滩市举行。在本届会议上，阿里巴巴除有两篇论文入选Workshop并进行Oral和Poster形式报告外，三大技术事业部连续3天在阿里展区举行多场技术研讨...
NIPS2017线上分享：利用价值网络改进神经机器翻译发布时间：2017-11-22机器学习领域顶会NIPS2017将于12月4号至9号在美国加州长滩举办。微软亚洲研究院的多篇论文入选了本次大会。
这篇笔记记录InfoGAIL，是Stanford的Ermon组发表在NIPS17上的工作，主要是在GAIL框架下加入InfoGAN的思想，建模具有多样性的专家行为。论文全称InfoGAIL:InterpretableImitationLearningfromVisualDemonstr…
TheThirty-firstAnnualConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(NIPS)isamulti-trackmachinelearningandcomputationalneuroscienceconferencethatincludesinvitedtalks,demonstrations,symposiaandoralandposterpresentationsofrefereedpapers.Followingtheconference,thereareworkshopswhichprovidealessformalsetting.
论文：InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs作者：WilliamL.Hamilton,RexYing,JureLeskovec来源：NIPS170.碎碎念PinSAGE（PinSage:第一个基于GCN的工业级推荐系统）为GCN落地提供了实践经验，而本文是PinSAGE的理论基础，同样出自斯坦福，是GCN非常经典和实用的论文。
原论文：learningsys.org/nips17/assets/papers/paper_11.pdfcatboost原理：One-hot编码可以在预处理阶段或在训练期间完成。
Inthiswork,wepresentasimple,highlyefficientandmodularizedDualPathNetwork(DPN)forimageclassificationwhichpresentsanewtopologyofconnectionpathsinternally.Byrevealingtheequivalenceofthestate-of-the-artResidualNetwork(ResNet)andDenselyConvolutionalNetwork(DenseNet)withintheHORNNframework,wefindthatResNetenablesfeaturere-usagewhile…
阿里巴巴有两篇论文入选今年的NIPSWorkshop，三大技术事业部也在大会期间向5000余名参会人员阿里在机器学习、人工智能领域的技术研究、产品与...
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