第(2/3)页 “其中可以重点关注一下svm方法,如果有困难,可以找统计学专业的老师帮忙。” 说到这里,陈念停顿了一下。 他突然想到,现在这个时间点,对方应该是很难找到比较有用的材料的。 但是,如果让自己去把这部分内容解析出来给他. 擦,6.9个源点消耗。 那还是拉倒吧。 于是,他仔细回忆了片刻,继续说道: “有几个关键词,应该是你的研究过程中用得上的。” “核函数展开,线性回归函数,递归算了,我把大致的原理图画出来给你看看。” 陈念抄起筷子,沾了汤汁在桌面上开始写写画画。 他画的是当年游戏ai深度训练最常用的卷积神经网络的基本结构图。 实际上,整个卷积神经网络的原理并不复杂,最基础的部分,哪怕是完全没有编程基础的普通人,也能在半天之内懂个七七八八。 真正困难的,是怎么用复杂的程序去实现它。 这不是陈念擅长的部分,在上一世,他只是出于兴趣学了个皮毛。 “喏,这是卷积神经网络的滤波过程图,这是c1层,作用是产生特征映射图,随后,特征再进行求和加权.” 汤汁在桌面上逐渐形成了纵横交错的图画,王建成从最开始,便已经全情投入地在听,所以哪怕陈念只讲了一遍,他也已经把全部内容记在了心里。 等陈念放下筷子时,他看陈念的眼神已经完全变了。 本来以为,这就是一个普通的、比较热心的、并且有一点小成绩的学长而已。 但现在看来. 这他么什么怪物啊! 嘴上说着不懂编程,反手就是一个显然要比随机森林还要牛逼的算法甩了出来。 虽然这算法的确达不到立刻可用的水平吧,但是,他的思路绝对是顶级的! 你还说你不会武功!? 王建成小心翼翼地用纸巾擦掉这副图上多余的部分,一时间不知道该说些什么。 而一旁路过的学生好奇地看着这一幕,脸上露出好笑的神情。 他大概觉得这两人学习学疯了,推理都推到餐桌上了。 但他不知道的是,餐桌上的这一幅图,也许在多年之后,将会成为一段脍炙人口的故事 告别王建成之后,陈念自己溜达溜达地回到了住处。 实际上,向他透露卷积神经网络的信息算不上什么太超前的技术泄露,因为早在2002年,卷积神经网络的基本原理就已经诞生。 到2006年爆发期为止,这个过程里学者们的大部分工作,其实就是对基本原理的补充和完善罢了。 自己刚才做的,也是把已经有的东西给王建成传达了一遍,至于真正怎么应用,还是需要他去探索的。 真要说起来,这样的动作,其实就相当于种下了一颗种子罢了。 按照王建成的天赋,哪怕这颗种子不是被自己种下,也会在某一次的学习、某一次的研讨上被其他人、其他事情种下。 所以,综合来说,风险很小,换回来的收益却很大。 不过 为啥系统没反应啊! 王建成啊王建成,你小子到底行不行? 别人都是我一提马上就突破了,你还得消化消化是吧? 希望你不要让我失望,要是能再给个惊喜,那就更好了 回到住处,陈念慢悠悠地打开了自己的课本,准备继续学他的先进工程材料。 这门课的进度已经到了接近70%,预计再有一个月,就可以完成整本课程的学习,到时候,就可以开始尝试转入科研+学习同步进行的节奏了。 有系统加持,他在新材料方面的研究一定会比其他人容易得多,而过程中知识增量提供的源点,也可以弥补本身的消耗。 良性循环! 陈念满意地点了点头,转身便投入到了学习中去. 而此时此刻,海的另一边,五月会办公室内。 潘恩颓废地坐在沙发上,眼睛里全是沮丧的神色,似乎失去了所有的光芒。 他怎么也想不明白,这一次的计划,怎么会又失败了。 自己亲自派出去的两名大将,使用的是最隐蔽、最稳妥的策略,但最后,居然连他们自己,都陷了进去。 邦德和肖恩全部被捕! 到底是多么敏锐的感知,才能在事情发生之后,在己方察觉到危险之前,就能定位到始作俑者,乃至布置好一切,上门抓人? 平心而论,哪怕是自己这边,都做不到这样的效率和准确度。 而在他的对面,休斯顿也是同样的表情。 第(2/3)页