iDST院长金榕：梳理阿里巴巴的深度学习应用

【编者按】前段时间刚过去的IJCAI 2017大会上，阿里巴巴集团iDST院长金榕做了一场关于《Deep Learning at Alibaba》的报告。报告中，金榕介绍了深度学习在阿里巴巴的业务中的一些应用以及正在进行的一些研究。

本文转自AI科技评论，文章内容由camel根据金榕的现场演讲进行整理；经编辑，供行业人士参考。

一、演讲目录

金榕的演讲主要有四块内容：

1、计算机视觉方面。包括视觉搜索、图像分类、交叉媒体检索。金榕将从以图搜图的业务开始，通过迁移学习来处理后两个问题。

2、语音识别和自然语言处理。包括声学模型、依存语法和模仿问答三个部分。

3、对组合优化的讨论。在这个讨论中，金榕介绍了3D容器打包（3D Bin Packing）和自动设计banner两个问题，前者在菜鸟运送快递时节省了大量的成本，后者则在双十一时节省了大量的人力、物力……

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