随梦书屋 通过搜索各大小说站为您自动抓取各类小说的最快更新供您阅读!

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……

好比做一道极度复杂的证明题。

有时候,明知结论是正确的,过程也很不容易推理。

而且更糟的是,许多必须用到的知识点,比如概念、定理、推论什么的,以前从来没有接触过。

这就相当于从采矿、种橡胶树开始学开车,不南辕北辙、难到极点才是怪事!

所以说,就算脑力提升了,也不是无所不能的。

再优秀的头脑,也需要一定的知识底蕴,才能发挥出应有的威能……

当然,要想解决这个矛盾,倒也不是特别困难。

一句话,学就完了。

俗话说:磨刀不误砍柴工……

接下来,江寒打算先好好充充电,学习一下相关的知识。

先打好基础,尤其是数学,回过头来再刷论文,才能事半功倍。

江寒先回了一趟学校,去寝室里翻找了一顿。

将从前买来的各种教材、参考书全都带走。

再次回到星河酒店后,就闭门不出,认真研读。

不得不说,他现在的学习效率十分惊人。

和以前比起来,不知提高了多少倍!

例如这本《概率论与数理统计》。

这是江寒从几十种同类教材中,精挑细选出来的,属于数学本科的专业教材。

比他以前学过的工科教材,涉及面更广,理论更深入,学习难度也更大。

一般的数学本科生,大约要用两到三个月刻苦攻读,才有可能学完。

至于能掌握多少,还要另说。

期末会不会挂科,还要看个人能力,再加上一点点运气……

而江寒呢?

只用了一个上午,就完全通读了一遍,并做完了书后全部习题。

以前很难理解的概念,一看就懂;许多复杂的推理过程,一想就通。

合上书以后,书里的知识点,也几乎全都历历在目,一点都没有遗忘的迹象。

而且还能举一反三、融会贯通。

课后习题基本没有他半分钟内解决不了的!

这样的学习效率,实在太吓人了。

看看时间已经中午,江寒就去2楼的餐厅饱餐了一顿。

饭后,江寒走出酒店,进入了附近的一个小区。

小区中央有个小广场,不少人在休闲、运动。

江寒在这里溜达了几圈,放松一会儿,也顺便消消食。

在这个过程中,他也没有停止思考。

一上午的《概率学与数理统计》没白看,关于“概率图”方面的问题,思考起来果然比原先顺畅了不少。

但可惜还是有点不够清晰、透彻。

江寒也不急躁。

毕竟现在这种情况,才是学习、科研的常态……

随梦书屋推荐阅读:死不瞑目的我重生后绝不原谅你们诱宠小娇妻大魔王,小狂妃!万界科技系统禅宗小子我不做接盘侠很多年了光明联盟被甩后,女神校花盯上我了道主有点咸沈青瑚高武,大一成就大帝怎么了?萝莉成女帝后,把系统囚禁强吻!直播之从香菇开始的科普龙啸大明悠闲的大学时代海钓社团生活我的绝色总裁未婚妻[红楼+倩女幽魂]目标!探花郎沈浪[综武侠]修真到异世红楼之魔门妖女穿进少女漫后被全员团宠了神级龙卫重生香港娱乐圈之倾城之恋护花狂尸绝色总裁的贴身护卫我老婆是冰山女总裁目标!探花郎完美人生沈浪全文免费阅读重生娱乐圈之不老传说修真到异世我的绝色总裁未婚妻(神级龙卫)重生之农女当自强我的绝色总裁未婚妻(又名:神级龙卫)重生之芬芳人生神级护卫神级龙卫沈浪最新更新清穿之九爷娇宠侧福晋御兽世界:从蔓珠沙华开始爱上大女人来自山村的铁血王子综艺咖怎么了沈浪与苏若雪最新章节更新黄金软饭:我的老婆巨有钱金灿灿的1998四合院:开局给许大茂戴帽威霸九霄心魔种道我把美女从梦里带出来了别人一个月一次任务,凭啥我两次全球异能,我就是你们眼里的废物医武至尊
随梦书屋搜藏榜:带着包子去捉鬼从陵墓中苏醒的强者大小姐偷偷给我生个娃独宠名门前妻女配升级攻略:医蛊王妃农家丑妻宋不凡的超级系统怕什么,我有无敌空间洛少霸道:娇妻哪里逃被渣后她嫁给了九千岁兵之王者契约农妃的马甲又被扒了什么流量艺人,我是实力派山村野花开神说你要对女人负责极品龙婿终极一班:重生成雷克斯重生之丁二狗的别样生活异界之学徒巫妖和步行骑士过气歌手出走半生,归来仍是巨星万古长空一朝风月重生之人渣反派自救系统高山果园炼狱孤行者转生成兽娘被神收编了陌上花开我要当影后保护校花半世浮生半世殇重生八零我每天靠败家躺赢敢霸凌我妹妹:那就杀个痛快!闹婚之宠妻如命极品警察穿越之黎明的秦重生之低调富翁他似春火燎原娱乐:表白失败后,拒绝当舔狗!小青梅她有点难追转职人皇,技能变态点很合理吧穿成癌症老头,还好我有遗愿清单前妻好可口:首席,别闹男神娇宠之医妻通灵民国,我在淞沪打造特战旅弃妃无双[综+剑三]明眸善媚都市妖孽狂兵灵启都市纪元:佣兵的平凡幻变灵气复苏:我走向无敌路他今夜又来撒野了这只皇帝会读心穿书后我渣了偏执大佬
随梦书屋最新小说:贫民少年的逆天改命竹匠生存边缘之异界入侵铁柱,下山快活去吧!神临之后权力巅峰:反贪第一人民国地主沉浮存款永远一千,包养我你分期付款全民领主:我能无限鉴定词条!奇门医圣开局校花妈妈给我当秘书师傅和貌美如花徒弟们美母骑士:超神学院时空蔷薇篇我以青铜成就王者都市异能:失落与重拾的力量回穿,卖掉宝藏富可敌国吃上萝莉软饭的科学家只想摆烂第四天灾:鬼子的噩梦来了上门女婿我不当了,你闹啥娱乐:我一个雇佣兵你让我当演员七零之八个扶弟魔的弟弟重生了开局德械师,从伪军到独裁元首偷听心声:前妻她口是心非未来的我?是天降的白给美少女!如此当官带着民众奔小康校园异能联盟人在都市,系统在末世!用成仙骗我送外卖?逆位迷宫拿着易经去穿越都市僵尸王之万界风卷行戈真千金一睁眼,满级马甲爆虐人渣让你当黑手套,你给人去城市化求生:我的兵种叠加所有升级路线我在华夏镇诸天佛之眼娱乐:这个影帝有点儿帅神级预言家太监,厂督大人的走贩致富路这个学姐我曾见过的天哪,我居然是女票的男闺蜜血泪葫芦弯无敌反派:开局宗师巅峰四合院:签到助力科技腾飞民俗玄学让你发财让你运势旺开局孤儿,觉醒神级序列合家欢?重生1979:开局拒绝女知青!量子火锅才霸道初见红着脸,再见红了眼