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深度森林第三弹:周志华组提出可做表征学习的多层梯度提升决策树

选自arXiv 作者:冯霁、俞扬、周志华 机器之心编译 自去年周志华等研究者提出了「深度森林」以后,这种新型的层级表征方式吸引了很多研究者的关注。今日,南京大学的冯霁、俞扬和周志华提出了多层梯度提升决策树模型,它通过堆叠多个回归 GBDT 层作为构建块,并探索了其学习层级表征的能力。此外,与层级表征的神经网络不同,他们提出的方法并不要求每一层都是可微,也不需要使用反向传播更新参数。因此,多层分布式表征学习不仅有深度神经网络,同时还有决策树! 近十年来,深层神经网络的发展在机器学习领域取得了显著进展。通过构建

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SIGIR 2022 | 当多层级遇到多兴趣:快手联合武汉大学提出用于序列推荐的多粒度神经模型

机器之心专栏 机器之心编辑部 来自快手和武汉大学的研究者通过结合多兴趣学习和多层级图卷积聚合提出了一种多粒度神经模型,显著增强了精确学习用户复杂行为的能力,对用户不同层级下多种兴趣的细粒度建模为序列推荐领域的前沿研究拓宽了方向。该研究已被今年的 SIGIR 会议录取为长论文。 随着大众获取信息方式的移动化和碎片化,短视频分享平台(如快手、抖音)逐渐成为人们生活中获取信息和休闲娱乐的重要渠道。不断突破记录的 DAU 一方面伴随着巨大的商业价值,另一方面也给千人千面的推荐算法带来巨大的挑战。 在快手单列的流式推

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