家居O2O企业该如何搭建线上下体系？ Attention 让深度学习取得成功（英文版）
文/唐人（品途网专栏作者）
人们往往根据一个家居企业在天猫京东的销售额，来判断其电商发展的成败。以这个标准来判断，顾家家居显然是电商发展得不错的企业，甚至可以说是电商发展得最好的家具企业之一。
双十一节，顾家家居天猫销售排名家具企业第二；双十一节，其销售排名仍然在家具企业中排列前三。
然而我从来不关注家居企业在天猫的销量，特别不以天猫双十一节的销量来判断一个家居企业电商发展的成败。我在双十一节后曾这样说：双十一节后，家居企业考虑的是来年双十一节企业在天猫的销售量，而后双十一节后，家居企业考虑更多的是除了天猫，企业的电商怎么发展。
当然，我这里说的是基本情况，其中不排除一些家居企业更早地意识到了在天猫平台上发展电商的局限性，因而对双十一节在天猫的销售量排名已经不感兴趣；也不排除有的企业在天猫除了销售之外，还在做更多电商发展方面的事情。
其中顾家家居就是在天猫除了进行销售外，还在刻意探索打造其线上线下一体化的经销体系。虽然这个体系的发展还有很长的路要走，甚至当前许多条件还不成熟，但顾家家居毕竟提前走了这一步。
我曾撰文阐述家居企业发展电商应该遵循的四项基本原则：一个根本目的，就是增强企业的核心竞争力；一项核心业务，就是促使企业传统业务的互联网化；一场组织变革，就是打造企业线上线下一体化的经销体系；一场持久战，就是要通过逐步的改变，来渐变式地完成企业经销体系的互联网化发展过程。
我们家居企业目前在电商发展中面临的最大问题就是电商“双轨制”，其中原因我们已经有充分的论述。所以说，家居企业在当前电商发展的形势下应该做的工作，就是在如何在线上线下渠道的博弈中，动态打造企业线上线下一体化的经销体系。
双十一节的最大新闻，莫过于线下19个商场联合抵制天猫的O2O行为。除此之外，可能也有少数人注意到了顾家的天猫旗舰店上，布满了线下传统商场店铺的旺旺标志。不过当时大家只是议论一番，并没有进行深入的思考。
但是其行为在家居企业的电商发展历程中，却可能具有重要的意义。这是线上线下融合的有益尝试。
据了解，双十一，顾家家居有超过140个城市的努力“下来”却一直未能成功。顾家在天猫上的O2O实践其实也是天猫O2O努力的一个表现。应该说，顾家在天猫上能够实施其O2O部署，与天猫的支持是分不开的。当然，天猫也可能更需要像顾家这样的家居企业来支持其O2O的战略部署。
我们探讨的顾家一体化经销体系是一个以企业为中心，线上平台、线下商场以及企业经销商都能够从中得益的发展体系。我们将保持对其的跟踪观察。
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责编：庚辰
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Attention让深度学习取得成功（英文版）
YoshuaBengio，电脑科学家，毕业于麦吉尔大学，在MIT和AT&T贝尔实验室做过博士后研究员，自1993年之后就在蒙特利尔大学任教，与YannLeCun、GeoffreyHinton并称为“深度学习三巨头”，也是神经网络复兴的主要的三个发起人之一，在预训练问题、为自动编码器降噪等自动编码器的结构问题和生成式模型等等领域做出重大贡献。他早先的一篇关于语言概率模型的论文开创了神经网络做语言模型的先河，启发了一系列关于NLP的文章，进而在工业界产生重大影响。此外，他的小组开发了Theano平台。
Deeplearningofseman/csfornaturallanguage
MachineLearning,AI&NoFreeLunch
Bypassingthecurseofdimensionality
ProgressinDeepLearningTheory
Exponentialadvantageofdistributedrepresentations
Exponentialadvantageofdistributedrepresentations
Exponentialadvantageofdepth
Exponentialadvantageofdepth
AMythisBeingDebunked:LocalMinimainNeuralNets
SaddlePoints
WhyN-gramshavepoorgeneralization
NeuralLanguageModels:fightingoneexponentialbyanotherone!
TheNextChallenge:RichSemanticRepresentationsforWordSequences
AttentionMechanismforDeepLearning
Applyinganattentionmechanismto
End-to-EndMachineTranslation
2014:TheYearofNeuralMachineTranslationBreakthrough
Encoder-DecoderFramework
BidirectionalRNNforInputSide
Attention:ManyRecentPapers
Soft-AttentionvsStochasticHard-Attention
Attention-BasedNeuralMachineTranslation
PredictedAlignments
En-Fr&En-DeAlignments
ImprovementsoverPureAEModel
End-to-EndMachineTranslationwithRecurrentNetsandAttentionMechanism
IWSLT201
Luong&Manning(2015)TEDtalkMT,English-German
Image-to-Text:CaptionGenerationwithAttention
PayingAttentiontoSelectedPartsoftheImageWhileUtteringWords
Speakingaboutwhatonesees
Show,AttendandTell:NeuralImageCaptionGenerationwithVisualAttention
TheGood
AndtheBad
Interestingextensions
Multi-LingualNeuralMTwithSharedAttentionMechanism
Multi-LingualNeuralMTwithSharedAttentionMechanism
Character-BasedModels
ExperimentsonCharacter-BasedNMT
ExperimentsonCharacter-BasedNMT
AttentionMechanismsforMemoryAccess
LargeMemoryNetworks:SparseAccessMemoryforLong-TermDependencies
Delays&HierarchiestoReachFarther
OngoingProject:KnowledgeExtraction
TheNextBigChallenge:UnsupervisedLearning
Conclusions
•TheoryfordeeplearninghasprogressedsubstanFallyonseveralfronts:whyitgeneralizesbeder,whylocalminimaarenottheissuepeoplethought,andtheprobabilisFcinterpretaFonofdeepunsupervisedlearning.
•AdenFonmechanismsallowthelearnertomak
selecFon,solorhard
•TheyhavebeenextremelysuccessfulformachinetranslaFonandcapFongeneraFon
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