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第173章 磨刀不误砍柴工

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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……

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