密集预测视觉任务，如语义分割、目标检测，是现代智能计算平台(如AR/VR设备)的关键技术。卷积神经网络的发展非常迅速，在密集预测任务方面有了显著的改进。除了传统的CNN外，近期的ViTs也已经吸引了研究者广泛的兴趣，并在视觉...

听说过数据扩增（Data Augmentation），也听说过虚拟对抗训练（Virtual Adversarial Traning），但是我没想到会有人将其结合，谓之虚拟数据扩增（Virtual Data Augmentation）。这篇文章主要讲解EMNLP2021上的一篇论文Virtual Data Aug...

Facebook提出了一种NLP通用的攻击方法，而且可以通过梯度优化，论文发表在EMNLP2021，名为Gradient-based Adversarial Attacks against Text Transformers，源码在facebookresearch/text-adversarial-attack...

“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的...

前两讲从比较宽的范围讲了一下推荐系统做什么，以及在这个时代背景下的发展历程。从这一讲开始，我们则会逐渐进入技术细节。

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各位小伙伴们中秋快乐吖！今天给大家带来一篇美团在DLP-KDD 2021上中稿的一篇论文，主要的出发点是解决双塔模型中两塔之间缺乏信息交互，以及在美团首页推荐中，面临多场景、多业务融合且不同业务类别分布不均衡的特定业务问...

无论是商品推荐，还是广告推荐，都大致可以分为召回，预排序(粗排)，精排等阶段，如上篇<淘宝搜索中基于embedding的召回>的图所示：

Vision Transformer在移动端应用的探索和改进，提出了不规则Patch嵌入和自适应Patch融合模块有效提升了VIT在移动端的性能表现，在DeiT基础上提升了9个百分点。...

深度推荐算法（如DeepFM等）模型有个缺点：将训练数据里（用户交互数据）的特征进行独立建模，没有考虑到交互数据之间的关系。这使得这些模型不足以从用户的行为中提取出基于属性的协同信息。...