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第93节(第3页)

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?

第八十九章这很有意思!让我们一起吧!

在孟芊和其他博士生崇拜的眼神中,王浩离开了计算机实验室,他是以‘还有工作要忙’为借口离开的,因为感觉再不离开就要‘露馅’了。

对人工智能方向的内容,他确实了解的很少。

即便是人工智能相关的算法,包括神经网络、深度学习等领域,也没有真正深入去了解过。

刚才就只是结合教学反馈的内容以及自己对算法的理解,说一些可能的研发方向而已。

当然了,对找不到研发方向的博士生来说还是有帮助的。

在简化‘表示学习’的研究领域,最好的办法就是从构造上入手,因为真正涉及的知识内容比较多,只把握大方向远远不够,还需要非常耐心的研究。

王浩出了实验楼以后,发现自己的收获不小。

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