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“基础是(卷积神经网络),基于的相关研究是热点,这个算法一直都在改进。”
“我也对另外一种机器学习算法gbdt有了解……”
孟芊连续说了一大堆,能听的出来确实很专业,肯定是下了不少功夫,实验室里的其他几人,也都是在读博士生,研究的不是同一方向,但也都有类似、重复之处。
王浩抿着嘴认真听了好半天,思考着正要开口,陈庆华和另一个教授走了进来。
“孙老师!”
“陈教授!”
几个博士生纷纷礼貌的喊了一声。
陈庆华也给王浩做了介绍,“这是孙光远教授。”
孙光远是博士生导师,实验室有两个就是他的学生,他和王浩握手以后,马上道,“王教授,不好意思打扰了,你别管我们,继续说你们的。”
陈庆华和孙光远就站在旁边看着。
两个计算机专业学者站在旁边,很大可能都是从事人工智能领域的研究,王浩都感觉自己是在外行指点内行,赶紧强调了一句,“我是外行人,说的不对,你们可别笑话。人工智能,我是真不懂。”
孙光远马上笑道,“王教授,这有什么笑话不笑话的,跨行如隔山啊,研究就是这样,自己闷头做研究,也很难有进展,也许听其他人说两句,就能想到思路。”
陈庆华也道,“说的对不对的,都没关系,这又不是专业的学术会议。”
王浩顿时心里有底了,他开口道,“我对于‘表示学习’的理解,它是人工智能领域的核心研究问题,一些成功的模型”成功的模型都可以被理解成是表示学习的特例……”
当有了个开头以后,大量的知识涌入到脑海里,再结合自己对算法的理解以及想法,王浩顿时有了信心,继续道,“用概率建模隐变量和观测变量联合分布的隐变量模型,以及端到端学习层次化表示的深度模型,都是表示学习的一种。”
“现在已经是大数据时代,表示学习的研究主要难点,是对于超大数据量的分析。”
“不管是随机算法的噪声,-近似优化算法的不稳定性,高时间复杂度等都影响了表示学习算法的效率……”
他说着进入到了正题,干脆走到了旁边小白板前,花了个简单的模型图,才继续说道,“我们来看这个图,其实不管在表示学习方向,做什么样的研究,都离不开这个图。要么是分析简化算法,要么是从构造入手,最容易、也最容易出成果的,应该是简化构造,某个方向上,形成直接通路。”
“我们从a点走到b点,再走到c点,肯定比不上在a和c之间修一条通路。”
“那么,怎么去做研究,怎么去修通路呢?”
“我认为可以有两种方法,一种是采用新的构架,另一种是采用新的分析方法……”
“哇啦哇啦……”
王浩一口气讲了近三十分钟,有个有眼力见的博士生,还倒了杯水递过来。
然后,继续。
终于在四十分钟左右,他才结束了话头。
看着陷入思考、认真理解的实验室众人,顿时满意的点点头说道,“我就是有点粗浅的理解,有说的不对的地方忘见谅。”
“对人工智能,我就是个外行。”
一众博士生,也包括孟芊,顿时投过来崇拜的眼神,他们听了一大堆的讲解,都感觉有了很大收获,想到自己的研究思路都清晰了。
孙光远和陈庆华则同时用力扯扯嘴角。
这叫外行?
‘外行’这个词,是不是重新定义一下?
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