个大佬的儿子镀一层金,好让他获得某些层次的加分项,没想到这位年轻的先生是有真正本领的人,根本不是一个草包。
“埃隆,上面的东西很厉害么?”马斯克悄悄的靠近埃隆,小声问道:“写的是哪方面内容?”
“别吵,老头!”
埃隆不客气呵斥道,“你影响到我了,知道么?”
西方人不知道委婉的表达,在这一刻的埃隆身上体现得淋漓尽致,当然这也与埃隆本身孤傲的性子不无关系。随着埃隆这一声呵斥,其他人也都目带不善的看着马斯克,好像都在责怪这个老头一般。
虽然马斯克不过是下意识的问出声,但当着这么多人的面被呵斥,面上还是有些不过去,悻悻得正襟危坐起来。
一旁的李小耳也被陈岩的这一幕震惊到了,这...怎么说也算不上不学无术吧。她也是对周围这群计算机天才有所了解的人,知道要将他们唬住,没点真本事,还真不行。
“好了!”
陈岩盖上记号笔的笔帽,将之扔在会议室中央的桌上,然后双手撑在上面,道:“你们应该知道神经网络算法的原理,输入层、隐藏层、输出层这种典型的三层网络,网络上的每条连接线上都有一个权重参数,如何使参数的误差最小,一直都是非常棘手的问题,直到20多年前误差反向传播算法的提出,才算是有效解决了这个问题,但这就是最优的方法么?并不是!”
“你们看这里,还有这里....”陈岩伸手点了点白板上两处地方,继续道:“在梯度下降的时候,引入一个残差参数,那么相同情况下,会比原先的速度提升75%左右。”
马斯克虽然听不懂具体内容,可是75%这个数还是听懂了!
这下容不得他不震惊,他知道在互联网的尖端行业,将某技术指标提升了75%是一个什么概念,君不见某CPU制造的牙膏厂商,每年推出的产品较之前一年的提升了8%,10%,15%,今年比5年前的整整提升了2倍等等情况来对比的话,是一个多么不可跨越的鸿沟。
“举个简单的例子,我们某个时刻,可能会忘了刚刚正在做的事,偏偏怎么也想不起来,这个时候怎么办?”
“给予一些特定的关键词,符合当时的场景,人物,事情起因经过等等,然后某个刹那,你就想起来了。”
“这个残差参数,就是这样的一个作用。”
像埃隆等技术人员,自是在陈岩点名残差参数的时候就已经明白过来这个算法巧妙之处,而马斯克与李小耳则是在陈岩举例的时候,才恍然。
“对对对,我就是偶尔想不起来某件事,然后拼命的想拼命的回忆,就差不多能回想起来。”马斯克疯狂点头,你早这么说我就明白了啊,至于写那么一堆它认识我,我不认识它的算法吗?
不过能把一件普通的事,通过数学公式计算出来,也是让人佩服不已的。
“是不是还有一些更优的算法呢?我认为还是有的,比如耦合其中一些连接线上的权重参数,就能有不一样的结构,这便是四层网络,甚至更多层网络情景,多元耦合关系的复杂性,即人脑的终极模拟形态。”
陈岩讲完,拍了拍手,吸引住所有人的注意力后,“当年以PageRank算法造就出一个古歌,后来又有起源算法缔造了千度,后面的颜书公司也是以广告推荐算法,短时间内获得无数资金。”
“那么...,我们就以这个stone算法,创造一个伟大的公司。”
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