江寒心中忐忑起来。
难道苏婉莹对我的小心思,根本没有瞒着她
或者说,没有瞒得过她
甚至鬼丫头暗地里把下午的事情,透露给了夏雨菲
以苏婉莹的诡计多端,这也不是完全不可能的!
那么,咱要不要坦白从宽呢
可万一夏雨菲只是敏感过度,其实什么都不知道……
那岂不是此地无银、作茧自缚
啊啊啊,有点头疼……
屏幕里。
夏雨菲忽然有点坐不住:“不行,明天我要去你那里一趟。”
江寒无语片刻,说:“想来你就悄悄地来,都说给我知道了,你还能查到些什么”
“才不管,就要去。”夏雨菲小嘴一扁,卖了个萌。
江寒眨了眨眼。
女朋友主动送上门
好像让人有点期待啊,这要是不好好“欺负”一番,就白长这么大了……
这么一想,居然还有点小“激动”
好吧,先别想太多了,不然……
江寒温和一笑:“嗯,那就说好了,一定要来,不来的是小狗。”
夏雨菲:“……”
接下来,两人又聊了一会儿。
11点,夏雨菲准时上床睡觉。
挂断视频后,江寒的心情已经安定了下来。
不管发生什么事,都要守护好夏雨菲,对自己来说,她就是最后的港湾。
让她开心,让她快乐,最好能与痛苦永远绝缘……
接下来,江寒就振作精神,继续看书、做题。
直到12点多,才累得一头栽倒在床上。
然后,眼睛一闭,人事不知……
一夜无梦。
第二天,江寒起床后,继续进行机器学习方面的研究。
在另一个世界,“机器学习”这门学科,在几十年的发展历程中,逐渐形成了各种流派。
其中江湖地位最高的,有“五大门派”。
分别是符号主义、贝叶斯派、进化主义、行为类比主义,以及后起之秀:联结主义。
其中,联结主义的代表理论,正是“人工神经网络”、“深度学习”。
而在这个世界中,除了“联结主义”,另外四个“山头”已全部被人占领……
想要在机器学习领域深耕,掌握现有的技术,也是十分必须的。
至少可以触类旁通,也可以在写作论文时,合理引用,避免重复造轮子……
所以,江寒打算将其他分支的技术,全部系统地学习一遍,为以后开展“神经网络”的后续研究,夯实基础。
今天,江寒打算研究的,是贝叶斯派的“镇派武学”:“概率图”算法。
概率图模型是机器学习的一个独特分支,是图与概率论的完美结合。
在这种模型中,每个节点表示随机变量,边则表示概率。
在长期发展中,概率图算法也诞生过许多辉煌的成果。
例如“马尔可夫模型”,在语音识别方面,就长期处于主导地位,同时也广泛用于各种序列数据分析问题……
江寒先上网查找了一番,将所有关于“概率图算法”的论文收集起来。
一个半小时过去,总共搜集到了三十多篇相关论文。
江寒先粗粗地检阅了一遍。
其中不少东西,有点似曾相识,应该是以前听说过,或者重生前接触过。
但印象并不特别深,因为当年的自己,只对“深度学习”特别感兴趣。
其他方向基本上都是一带而过,并没有深入研究。
江寒开始一篇一篇地刷论文。
但很快他就发觉,“概率图”并不像预计中那么容易掌握。
难怪不少人一提到概率图模型,就谈虎色变,的确有点晦涩,不好理解。
按理说,以自己目前的脑力,研究现成的理论,并不该这么费劲。
可现在却有点举步维艰的意思。
究其原因……
江寒稍微一想,就明白了症结所在。
这个玩意对他来说,就是个全新的方向。
重生之前,对其完全没有了解,只是听说过有这么个东西。
对概念的掌握,以及各种细节的理解,连皮毛都算不上。
如果仅仅只是这样,那也就算了,只要稍微花点时间,迟早还是可以全盘悟透的。
但偏偏,他的数学基础虽然不错,深度却略显不够。
相关理论基础,以及知识的积累,也不算特别充足。
俗话说:巧妇难为无米之炊,所以……
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