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第439章 深度学习

作者:翻身的咸鱼3本书字数:K更新时间:
    马宇腾靠在椅背上,闭上眼睛,努力在记忆的海洋里搜寻。


    没有。


    什么都没有。


    他感到一种久违的无力感。


    这是重生以来,他第一次因为知识的壁垒而感到挫败。


    就在这时,书房的门被轻轻推开。


    一股淡淡的馨香飘了进来。


    钟虹端着一杯热牛奶,悄无声息地走了进来。


    她已经换上了家居服,长发随意地披在肩上,身上带着沐浴后的清爽气息。


    她将牛奶杯放在马宇腾手边,目光落在他面前的电脑屏幕上。


    “遇到难题了?”她的声音很轻,像羽毛拂过心尖。


    马宇腾睁开眼,看着妻子清澈的眼眸,点了点头,脸上带着一丝苦笑。


    “在写一份技术文档,但是卡在数学推导上了。”


    “哦?”钟虹的眼中掠过一丝好奇。


    在她印象里,马宇腾总是无所不能的样子,这还是她第一次看到他为某个问题挠头。


    她绕到书桌另一侧,身体微微前倾,看向屏幕上的内容。


    “深度学习……卷积神经网络……”


    她轻声念出那些标题,然后视线停留在“梯度下降”和下面那片空白区域。


    “你想推导什么?”钟虹问。


    马宇腾指着屏幕,将自己的困境说了出来。


    “我想描述一个优化算法,用来更新神经网络的参数,让模型的预测误差最小化。我知道它的核心思想是沿着梯度下降最快的方向去调整参数,但我写不出具体的数学过程。”


    他尽量用通俗的语言解释。


    钟虹安静地听着,没有插话。


    等马宇腾说完,她沉默了几秒,似乎在脑中构建整个数学模型。


    “你的意思是,有一个包含大量参数的复杂函数,也就是误差函数。你想找到一组参数,使这个函数的值最小。”


    钟虹用她自己的语言,重新定义了这个问题。


    “对,就是这个意思。”马宇腾立刻点头。


    “这本质上是一个多元函数求最小值的问题。”钟虹的语气平静而笃定,“用梯度下降法来解决很直观。”


    她伸出纤细的手指,在空中比划着。


    “假设你的误差函数是J(θ),θ是参数向量。那么在任意一点θ,函数值下降最快的方向就是梯度的反方向,也就是-??J(θ)。”


    她顿了顿,继续说道:“所以,参数的更新法则就是,用当前的参数值,减去一个很小的步长乘以梯度值。”


    她随手从笔筒里抽出一支笔,在一张空白的A4纸上,飞快地写下了一行公式:


    θ_new = θ_old - α * ??J(θ_old)


    “α是学习率,控制每一步更新的幅度。”她解释道。


    马宇腾看着那行简洁而优美的公式,感觉堵在脑子里的那团迷雾,瞬间被一道光劈开。


    就是这个!


    “那……如果是一个具体的神经网络,比如逻辑回归,这个梯度该怎么算?”他追问道。


    钟虹看了他一眼,没有直接回答。她坐到旁边的椅子上,将那张A4纸拉到自己面前。


    “这需要用到链式法则。”


    她的笔尖在纸上飞舞,一行行数学符号和推导过程如流水般倾泻而出。


    她先是写出了逻辑回归的假设函数h(x)和代价函数J(θ)。


    然后,她开始对代价函数求偏导数。


    她的动作流畅而自信,仿佛不是在进行复杂的演算,而是在书写一首烂熟于心的诗歌。


    马宇腾在一旁看得目瞪口呆。


    那些让他头痛欲裂的线性代数和微积分知识,在钟虹的手中,就像是孩童的积木一样,被轻松地拆解、组合。


    几分钟后,钟虹停下笔。


    纸上,已经清晰地呈现出从代价函数到最终参数更新梯度的完整推导过程。


    每一个步骤,都清晰明了,逻辑严密。


    “看,最终的结果很简单。”她指着纸上最后那行推导结果。


    马宇腾看着她,眼神里充满了震撼。


    他知道自己的妻子是数学天才,但这种将抽象理论瞬间转化为具体解法的能力,还是让他感到了巨大的冲击。


    “我……看懂了。”马宇腾的声音有些干涩。


    钟虹把纸推给他,又看了一眼屏幕上的其他内容。


    “你写的这些网络结构很有意思,特别是这个‘无监督逐层预训练’的想法,很巧妙。”


    她拿起鼠标,滚动页面,仔细马宇腾写下的理论框架。


    “但是,这里面涉及到的数学问题会更复杂。”她指着深度信念网络的部分。


    “比如RBM的训练,会用到吉布斯采样和对比散度算法,那涉及到概率图模型和蒙特卡洛方法。”


    一连串马宇腾只听过名字却完全不理解的术语从钟虹嘴里冒出来。


    马宇腾彻底放弃了挣扎。


    他直接把笔记本电脑转了个方向,推到钟虹面前,态度诚恳。


    “老婆,这篇文档的数学部分,交给你了。”


    钟虹愣了一下,随即噗嗤一声笑了出来。


    这是她少有的、不加掩饰的笑容,像一朵在清冷月光下悄然绽放的昙花。


    “好啊。”她欣然应允,“不过有些东西我也需要查一下资料,确保严谨。”


    接下来的几天,书房成了两人的工作室。


    白天,马宇腾和钟虹将更多的时间用来陪伴女儿玩耍。


    晚上,等女儿睡下后,他们就一起完善这篇关于深度学习的文章。


    马宇腾负责提供前瞻性的概念、框架和应用方向。


    钟虹则负责构建其背后坚实的数学基础。


    她从学校里找来了大量的线性代数方面的书刊,翻阅了大量资料,将马宇腾提出的每一个“想法”,都用严谨的数学语言进行了论证和推导。


    两人一个提供“道”,一个提供“术”,配合得天衣无缝。


    春节假期的最后一天晚上,这篇凝聚了两人心血的文章,终于完成了。


    文档的末尾,作者一栏,并列写着两个名字:马宇腾,钟虹。


    钟虹看着屏幕,眼神里闪烁着一种异样的光彩。


    这几天高强度的脑力激荡,不仅没有让她感到疲惫,反而激发了她对这个全新领域的浓厚兴趣。


    “这个……AI,好像比我之前研究的那些纯数学问题,更有意思。”她轻声说道。
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