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            1. 筆趣閣 > 都市小說 > 重生學神有系統 > 第173章 磨刀不誤砍柴工

              第173章 磨刀不誤砍柴工(1 / 2)

              江寒心中忐忑起來。

              難道蘇婉瑩對我的小心思,根本沒有瞞著她?

              或者說,沒有瞞得過她?

              甚至鬼丫頭暗地里把下午的事情,透露給了夏雨菲?

              以蘇婉瑩的詭計多端,這也不是完全不可能的!

              那么,咱要不要坦白從寬呢?

              可萬一夏雨菲只是敏感過度,其實什么都不知道……

              那豈不是此地無銀、作繭自縛?

              啊啊啊,有點頭疼……

              屏幕里。

              夏雨菲忽然有點坐不住:“不行,明天我要去你那里一趟。”

              江寒無語片刻,說:“想來你就悄悄地來,都說給我知道了,你還能查到些什么?”

              “才不管,就要去。”夏雨菲小嘴一扁,賣了個萌。

              江寒眨了眨眼。

              女朋友主動送上門?

              好像讓人有點期待啊,這要是不好好“欺負”一番,就白長這么大了……

              這么一想,居然還有點小“激動”?

              好吧,先別想太多了,不然……

              江寒溫和一笑:“嗯,那就說好了,一定要來,不來的是小狗。”

              夏雨菲:“……”

              接下來,兩人又聊了一會兒。

              11點,夏雨菲準時上床睡覺。

              掛斷視頻后,江寒的心情已經安定了下來。

              不管發生什么事,都要守護好夏雨菲,對自己來說,她就是最后的港灣。

              讓她開心,讓她快樂,最好能與痛苦永遠絕緣……

              接下來,江寒就振作精神,繼續看書、做題。

              直到12點多,才累得一頭栽倒在床上。

              然后,眼睛一閉,人事不知……

              一夜無夢。

              第二天,江寒起床后,繼續進行機器學習方面的研究。

              在另一個世界,“機器學習”這門學科,在幾十年的發展歷程中,逐漸形成了各種流派。

              其中江湖地位最高的,有“五大門派”。

              分別是符號主義、貝葉斯派、進化主義、行為類比主義,以及后起之秀:聯結主義。

              其中,聯結主義的代表理論,正是“人工神經網絡”、“深度學習”。

              而在這個世界中,除了“聯結主義”,另外四個“山頭”已全部被人占領……

              想要在機器學習領域深耕,掌握現有的技術,也是十分必須的。

              至少可以觸類旁通,也可以在寫作論文時,合理引用,避免重復造輪子……

              所以,江寒打算將其他分支的技術,全部系統地學習一遍,為以后開展“神經網絡”的后續研究,夯實基礎。

              今天,江寒打算研究的,是貝葉斯派的“鎮派武學”:“概率圖”算法。

              概率圖模型是機器學習的一個獨特分支,是圖與概率論的完美結合。

              在這種模型中,每個節點表示隨機變量,邊則表示概率。

              在長期發展中,概率圖算法也誕生過許多輝煌的成果。

              例如“馬爾可夫模型”,在語音識別方面,就長期處于主導地位,同時也廣泛用于各種序列數據分析問題……

              江寒先上網查找了一番,將所有關于“概率圖算法”的論文收集起來。

              一個半小時過去,總共搜集到了三十多篇相關論文。

              江寒先粗粗地檢閱了一遍。

              其中不少東西,有點似曾相識,應該是以前聽說過,或者重生前接觸過。

              但印象并不特別深,因為當年的自己,只對“深度學習”特別感興趣。

              其他方向基本上都是一帶而過,并沒有深入研究。

              江寒開始一篇一篇地刷論文。

              但很快他就發覺,“概率圖”并不像預計中那么容易掌握。

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