爱乐书屋 通过搜索各大小说站为您自动抓取各类小说的最快更新供您阅读!

一小时后,方鸿再次来到了量化资本总部。

陈宇的助理前来接待他,领着他向着招待室走去,并说道:“方先生,陈总正在技术部开会,您稍等,我去知会他一声。”

方鸿如是说道:“不用,直接带我去他的会议室,我去旁听一下。”

闻言,陈宇的助理拿出手机给他发了个信息,很快陈宇就回消息,这位助理转而看向方鸿微笑道:“方先生,您这边请。”

不一会儿,方鸿便来到了陈宇所在的会议室,在场有三十多号人,看到走进来一个陌生的青年,大家都颇为好奇的打量了一下。

他们发现方鸿跟自己老板陈宇的年龄差不多,但不同的是,他们从方鸿身上感受到了一种在这个年龄阶段所没有的上位者气场,这让大家意识到这个陌生青年不是一般人。

此刻,陈宇看到方鸿与之相视点头致意,后者微微一笑便在会议室里默默地找了个位置坐下旁听。

陈宇收回目光,转而环视一众与会者继续说道:“……对于人工智能的基本实现思路,机器学习的过程,简单的说就是电脑到底是如何自我学习的。”

“因为计算机的一切运算,其基础都是数学运算,所以任何机器学习的思路,归根结底就是把一个实际问题转化为数学问题。为了让计算机能够预测或者识别什么东西,就需要先构造一个数学函数,这个数学函数就叫预测函数。”

一般人可能很难想象,量化资本作为一家多元金融公司,在大多数股民眼里甚至就是一家非银金融投资公司,掌门人也是做投资交易的,却在公司里谈论这些内容。

不过方鸿是很淡定,这其实很正常,华尔街就是汇集了一群顶尖的数学家、物理学家。

此刻,陈宇转而看向会议屏幕道:“比如预测一个吃饱饭的函数,就可以描述成[吃饱=n碗饭],这个预测计算到底准不准?一个人吃几碗饭和吃饱之间的关系有是什么?是吃一碗还是三碗才能吃的饱?”

“这就需要实际去试一下,如果预测是两碗饭吃饱,但实际要吃三碗饭才饱,其中一碗的误差就是损失,描述这个损失的函数即[3-n=1],这就是损失函数。”

“机器学习就是通过不断尝试让这个误差达到最小的过程,寻找损失最小值的方法通常是梯度下降,一旦我们找到了最小误差,就会发现当[n=3]的时候误差最小,也就是机器学习找到了真实的规律,就成功解决问题了。”

陈宇再度看向众人道:“所以,机器学习就是在寻找数据的规律,大部分时候,它的本质就是把数据投射到坐标系里,然后用计算机通过数学方法画一条线区分或者模拟这些数据的过程。”

“不同的机器学习方法,就是在使用不同的数学模型来投射数据和画线,从上世纪到现在,不同的流派找到了不同的方法,擅长于解决不同的问题,影响比较巨大的有这么几种:线性回归和逻辑回归、k近邻、决策树、支持向量机、贝叶斯分类以及感知机等。”

方鸿坐在一边旁听默默不言,他也算是计算机科学领域的半个业内人士,更有前世记忆先知先觉的优势,此刻旁听也是毫无压力。

陈宇他们走的显然就是神经网络这个流派,不过也向前推进了一步,进入到了强化深度学习,而神经网络的前身就是感知机。

这三个名词本质上都是在玩同一个东西。

却说此刻,陈宇缓缓地说道:“深度学习最基本的思想就是模拟大脑神经元的活动方式来构造预测函数和损失函数,既然叫神经网络,必然和人的大脑神经元有一定的关系,单个感知机的算法机制其实就是在模拟大脑神经元的运行机制。”

屏幕上呈现一张大脑神经元的结构图。

“这是一个神经元,大家都知道它的结构,这是树突,这是轴突,其它神经元发过来的信号通过树突进入神经元,再通过轴突发射出去,这就是一个神经元的运行机制。”

“现在我们把神经元的树突变成输入值,把轴突变成一个输出值,于是这个神经元就变成了这样的一张图。把它转化为一个数学公式就更简单了,[x1+x2+x3=y],就是这个公式。”

“没错,就这么简单。最复杂的事物往往是有最简单的事物创造的,简单的0和1就塑造了庞大的计算机世界,四种核苷酸就空置了纷繁复杂的生命现象,一个简单的神经元反射就塑造了我们的大脑。”

陈宇停顿了一会儿,再度环视众人:“问题的关键不是基本结构有多简单,而是我们如何使用这个基本结构来构建庞大的世界,神经元之所以神奇是因为它有一个激活机制,即所谓的阈值。”

“神经元的每一个树突不断的接受输入信号,但并不是每一个输入信号都能让轴突输出信号,每一个树突在输入时所占的权重也不一样。”

“比如你追求一个妹子,你孜孜不倦地采取各种行动,今天送了她一束花,明天请她吃大餐,但你发现这些行动都打动不了她。直到有一天伱陪她逛了一天街,她忽然间就被打动了,答应做你女朋友,这说明什么?”

“说明并不是所有的输入权重都是一样的,在妹子那里可能逛街的权重最大,其次是效果的积累并非是一个线性渐进的过程,而是量变引起质变。”

“所有的输入在某一个点之前完全没效果,可一旦达到某个值就突然被激发了,所以,模仿神经元的这种激活特性,那么对刚才的公式做一下改造。”

“每个输入需要一定的权重,在前面加一个调节权重的系数[w],后面加一个常数方便更好地调整阈值,于是这个函数就变成了这个样子。”

方鸿也看向了会议大屏幕,是一个新的数学公式。

【w1x1+w2x2+w3x3+b=y】

陈宇看着屏幕里的公式说:“为了实现激活的过程,对输出值再作进一步的处理,增加一个激活函数,比如当x>1时,输出1;当x<1时,输出0,于是就成了这个样子。”

“不过这个函数看起来不够圆润,不是处处可导,因此不好处理,换成sigmoid函数,这样一个简单的函数就可以处理分类问题了。”

“单个的感知机,其实就是画了一条线,把两种不同的东西分开,单个感知机可以解决线性问题,但是对于线性不可分的问题却无能为力了,那意味着连最简单的异或问题都无法处理。”

异或问题对于在场的所有人包括方鸿都明白,这是计算机的基本运算之一。

这时,陈宇自我反问道:“异或问题处理不了,那岂不是判死刑的节奏?”

陈宇旋即自答:“很简单,直接用核函数升维。感知机之所以能变成现在的深度学习,就是因为它从一层变成了多层,深度学习的深度就是指感知机的层数很多,我们通常把隐藏层超过三层的神经网络就叫深度神经网络,感知机是如何通过加层搞定异或问题的?”

陈宇回头看向屏幕调取下一张幻灯图并说:“计算机有四大基本运算逻辑,与、或、非、异或,这个不用多讲了。如果我们把异或放在一个坐标系来表示就是这样的。”

“原点位置x是0,y是0,于是取0;x=1时,y=0,两者不同取1,通力,这儿也是1,而这个位置x、y都等于1,所以取0,在这张图上如果我们需要吧0和1分开,一条直线是做不到的。”

“怎么办?这就要看异或运算的本质了,数学上来说,异或运算其实一种复合运算,它其实可以通过其它的运算来得到,证明过程太复杂这里就不展开了。”

“如果我们能用感知机先完成括号里的运算,然后再把得出的结果输入到另一个感知机里边进行外面的这层运算,就可以完成疑惑运算了,然后异或问题就这么神奇的解决了,解决问题的同时顺带还解决了线性不可分的问题。”

“这说明什么?说明不管多么复杂的数据,通过加层的方式都可以拟合出合适的曲线将他们分开,而加层就是函数的嵌套,理论上来讲不管多么复杂的问题,我们都可以通过简单的线性函数组合出来,因此,理论上讲,多层的感知机能够成为通用的方法,可以跨领域地解决各类机器学习问题。”

……

爱乐书屋推荐阅读:万道剑尊剑梦儿美食:摆摊卖盒饭,治愈厌食症武道乾坤巅峰游龙帝国总裁,么么哒!我高手下山专打气运之子登基吧,少年捡了个萌宠带回家在美漫当心灵导师的日子甜妻撩入怀,神秘老公太粘人天家小农女又谜又飒沈星浓萌萌小甜妃伪嫡女被四个男人虎视眈眈原来你喜欢我呀与你相恋的小时光出狱后,我成了金牌男技师呆萌配腹黑:欢喜小冤家重生之神医军嫂农女倾城龙凤双宝:爹地,不准凶妈咪农女福妃名动天下国民校草求抱抱太后你别跑天家小农女又谜又飒傲娇小萌妃:殿下太腹黑让你写热门歌,你写病态三部曲?萌妻甜似火:顾少,放肆宠!农女要当家:夫君,别太急新婚夜,王爷非要和我约法三章重回九零搞事业全民御兽:我的战宠超厉害绝宠甜妻:影帝他有亿点点腹黑我在九零当相师死对头竟然重生了重生1980:开局迎娶姐姐闺蜜婚婚欲睡:腹黑老公请节制都市:我是绝世高手腹黑大神:捡个萌宠带回家美漫:开局指导蝙蝠侠超品兵王在都市盛世婚宠:妖孽邪王,接招吧!四合院:得知结局的傻柱杀疯了清穿之娇养皇妃呆萌小青梅:妖孽竹马太腹黑天价妈咪:总裁爹地超能干叶君临李子染全文免费阅读镇国战神汉承天予全章节免费在线阅读让你跟师姐唱情歌,你整一首海底从科举开始的首辅之路在这个世界里,我只需要一个你
爱乐书屋搜藏榜:小女人,你好!官场顺溜哥绝色狂医:暴君的心尖宠纨绔疯子金屋妆阿娇港综:重生港岛,我是船王接班人夫君有个心上人床婚守则:龙枭的纯情宝贝诛天武帝震惊!天道剑君他被白莲花俘获了超强特种兵我家honey超能撩如兰似月冥王的金牌宠妃四合院:虐惨秦淮茹,决不被吸血重生之老公宠不停我的宝藏女孩是大明星白露投行之路让你打暑假工,你把地窟平推了?狂妻有主一胎三宝:锦鲤娘亲美又飒透视村医在花都魔门妖女妖精大人看上我让你假结婚,没让你来真的啊魔乱都市围棋阿尔法狗惹哭狗贼双世之楚辞传承国风后我成为考古博主爆红了龙凤双宝:爹地,不准凶妈咪导演能有什么坏心思修仙魔少甩掉校花后,我成了超神学霸穿成替嫁医妃后我被迫母仪天下开局缅北赚钱买科技四合院:怀揣神秘空间法宝步步女配唇唇欲动,老公彬彬无礼人鱼盟誓轮回之不良仙尊娱乐:我是无辜的医生说我胃不好锦言不负安和嫡色生香:侯爷,淡定点桃运小仙农开局,获得念动力赤脚医仙逆流惊涛我的系统奖励很随意
爱乐书屋最新小说:塌房?我都成废墟了还怕塌房?趁高冷校花青涩,忽悠她做老婆丁二狗的逆袭人生女儿病危,老婆私会白月光重生1959:从巡山员开始发家致富重回1983:开局被女知青陷害入狱潜龙无双重生六零:开局打猎养家,我带妻女大鱼大肉重生1976:开局赶山打猎养活家重生:清纯转校生表白我,校花哭惨了全球警告,那个男人下山了重回七零:一把猎枪养四娃重生1958:大兴安岭的狩猎人生重生61:我靠赶山打猎发家致富被弃十六载,重生嫡女杀疯全京城从乡镇科员到权利巅峰分手既无敌,我医武通天你哭啥裂土封王,从市井泼皮开始开局就分家,重生只为妻女巅峰神豪传楚君轶事开局:我用麻袋装钻石美食大赛:用华夏料理登顶世界无人扶我青云志,我以渣男踏山巅修仙从高二开始靠山石附体,官场横行我怕谁?前妻PK前女友,我在一旁喝大酒都市之风花雪月西北风云:六兄弟征程1939年穿到了特工总部身为尘民的我,却站在异能者巅峰关于我在娱乐圈找到爱人这件事全民转职:招募校花当混混梦魇列车重生官场之上一世我是江湖大佬氪命强化,可寿元每分钟都会增加我不当提款机后,校花全家跪求原谅穿越七九,我要娶祖孙三代的女神望断天涯路1高武:体内有个撸铁馆,肉身成圣至尊渣男:为兄弟消费,万倍返利觉醒吧!异能之黑暗终结者我在南安骗婚的那点事步步攻坚,累累硕果恋综:我的金手指是渣男祖师爷短剧世界里的魔法师北平1917:悠然种田的岁月重生美国财阀私生子开局就分遗产,我痛宰白眼狼们万般体系于己身,证道太初神基!