码郭志航等人使用的算法公式模型,他大致一看便能给出更好的选择。
怪不得算法评估出来的性能会如此差劲。
经过研究思索后,徐源决定采用一种组合神经网络作为算法的框架。
其原理是可以把每个神经网络模块看做机器的某个大脑,那么此算法主要通过大脑之间对抗,让每个大脑都变的聪明。
而聪明就是每个神经网络模块,都调整到使得全系统能够完成指定的任务。
比如图像处理语音识别等。
对于这个自动化模型,最关键的便是输入和反馈以及整体表现。
因为输入机制是随机分布,不同于以往的输入是带标记的数据,这就意味此算法是无监督学习产物,这是迈入深度学习的最难最实用的一块领域。
徐源相信此机器学习算法完成后,会让国内对机器学习的研究处于领先地位。
但由于模型中涉及到损失函数,且需要用数学化的最优传输框架代替神经网络,所以在计算上要花费一定的时间去完成。
……
就这样。
徐源正式加入计院的机器学习项目后,白天都会去计院研究所那边构造模型。
晚上则回讨论室寻找新的证明方法。
其生活状态倒也能称得上规律。
转眼进入到七月,随着暑假到来学校放假,校园内的人员数量一下子少了很多。
不过这并未对徐源造成什么影响,经过大半个月的努力总算完成模型。
其表达式整体还是属于最优解。
只是当郭志航和朱闽丰等人听到这个消息后,瞬间便瞪大了眼睛,完全没有想到徐源居然这么快就完成了算法模型。
2005年7月19日,周二,计院网络技术研究所。
“徐师弟你没有和我们开玩笑,算法公式和模型真的已经全部弄完了?”
项目办公室内郭志航接过徐源递来的U盘,脸上依旧充斥着不可置信,忍不住再三开口追问。
主要这和他们认知的情况完全不同,记得刚开始他们进行这项工作时可足足花费了几个月的时间,哪像徐源大半个月便全部搞定。
旁边的朱闽丰担心这么赶出来的模型性能不行,略作迟疑还是补充了句。
“要不徐师弟在优化优化,我们这边不着急。”
后面站着的那两位研究生,这时候虽然没有开口说话却也猛点着头。
将郭志航和朱闽丰两人的话悉数听进耳中,徐源对此也是哭笑不得,心想自己效率太快竟也成了问题。
但这事却也不能怪他,毕竟进入深度学习状态后效率本来就会大幅度提高,加上晚上他研究丘诚桐猜想的证明方法没有头绪,便又会把计院的项目拿出来完成。
所以暑假才刚开始,他便已经把自己任务完成了。
倒不是说他太过自信,但对于自己完成的作品他还是比较放心的。
根本不需要再优化什么。
起码在现阶段机器学习的研究中,其算法性能绝对能称得上是领先水平。
于是他只好再次确认道:“两位师兄放心,能不能达到要求等算法出来评估一下性能就行。”
郭志航和朱闽丰两人听到徐源这么说,脸上神情略作迟疑后最终只得答应下来。
毕竟是他们邀请的徐源帮忙,这时候拿到了结果还没验证确实无从质疑,反正就算最终评估出的性能依旧达不到要求,也只是浪费这些时间而已尚能接受。
“那好吧。”
朱闽丰说了这么一句,然后面向另外三人沉声吐出两个字。
“开工。”
话落便齐齐回到自己的电脑位上,开始根据徐源的模型完成算法程序。
原本徐源还想帮忙编程,结果却被朱闽丰和郭志航义正言辞拒绝。
显然是不相信他的计算机专业水平。
对此徐源倒也没有生气,埋头继续研究关于解决代数几何稳定性的问题。
这半个月帮忙计院的项目,他的思维发散之下隐隐有了点那么思路,可始终无法真正抓到重心,如此情况让人不免有些烦躁。
好在徐源心境上没什么问题,只是边学习提升自己边研究数学分支方法,并没有强求对丘诚桐猜想证明。
就这样随着时间一天天过去,在郭志航和朱闽丰以及另外两名研究生的努力下,总算正式完成了徐源以最优传输框架代替神经网络的机器学习算法。
到了这一步便仅剩下对算法性能的评估,以此确定算法的整体水平。
为此算法性能评估当天,除了徐源在现场外郭志航他们还特意把姚启智喊了过来一同评估。
尽管大家对徐源的惊人效率有所担心,可投入这么多心血和精力自然是抱着浓浓期待,希望评估出的性能可以达到预期。
……
“徐源你之前有研究过机器学习这方面的内容吗?”
这天上午在郭志航他们对算法评估时,姚启智却把注意力完全放在徐源身上,丝毫没有掩饰脸上的欣喜。
他自然是看了徐源完成的公式模型,当时便被其中先进的理念所吸引,没想到能够使用数学化的最