一個金融學大二的，去讀這種論文？
哈哈哈。
宋立恒看向方豫的目光，多少帶上一些同情和緬懷。
想起了自己初中時在教室裡捧著一本《百年孤獨》的時光。
想起了自己高中時在教室裡捧著複印本的全盎文《深入理解計算機係統》的時光。
想起了自己大學時在暗戀的女生麵前與室友大聲討論畢業後究竟去阿狸還是藤訊的時光。
年輕真傻。
年輕真好。
“《基於深度置信網絡的快速學習算法》這篇文獻介紹了深度信念網絡(DBN)的快速學習算法，是深度學習研究的一個重要裡程碑。它展示了如何逐層預訓練深層網絡，然後使用反向傳播進行微調。”
“這篇論文主要介紹了深度信念網絡，這是一種由多個受限玻爾茲曼機堆疊而成的多層生成模型……”
“論文的核心貢獻之一是提出了一種有效的逐層貪婪預訓練算法。該算法通過逐層訓練RBMs……”…。。
“論文展示了在MNIST數據集上的實驗結果，證明了DBN相比淺層網絡和其他傳統方法具有更好的表現。”
……
“啪”的一聲打斷了方豫，眾人看了一眼江南蓁，江南蓁趕忙剛剛不小心捏斷的一根木頭簪子，抱歉的對所有人笑了笑。
剛剛她在心中嘲笑方豫那些隻有關鍵字和簡單圖表的ppt，現在每一個提示詞和圖表都在打她的臉。
因為這些東西居然真的有用！
這小子真的是天才？
怎麼可能？
有這個疑問的當然不隻是江南蓁。
宋立恒目瞪口呆的看著侃侃而談的方豫。
究竟你是計算機專業還是我是計算機專業？我都不懂，你說的這些老童能聽懂嗎？
彆說他不懂，方豫自己其實也不懂。
但他懂得通過柚子傳遞到埃瑟朗之核的信息照本宣科的念呀。
果然還是裝學術比最爽。
方豫念著意識中的信息，感覺好像每個毛孔都做了個毒龍。
爽死了。
“我研讀的第二篇是《自動編碼變分貝葉斯》，這篇論文實際上……”
“這種近似通過最大化證據下界來實現，從而避免了直接計算難以處理的後驗分布……”
“VAE的損失函數由兩部分組成…
…”
“基本上，可以把這篇論文提到的VAE視為機器學習的底層工具之一，可以為強因子模型在大數據中的應用提供底層支持。”
聽完方豫對第二篇論文的講解，張暢也坐不住了。
他是國立數院的，這篇論文中相當一大部分比例內容都是他專業方麵的內容，涉及到複雜的概率圖模型和變分推斷，需要研究者對概率論、統計學都有比較深入的理解才能讀懂。
而在方豫的講解之下，他居然真聽明白了這論文到底是乾嘛的！
這說明這個大二學弟是真的把這篇文章徹底理解了啊。
這種妖孽不早就應該去MIT或者斯坦福了嗎？至少也得去個普林斯頓，還留在國內讀什麼大學！？
張暢是真學神，智商高達160，他的智商可不是那種網上九塊九一套題測出來的，而是真的參加了門薩測驗的結果。
要不是他研究生畢業後的路早就被鋪好了，他都不可能留在國內讀研。
沒有人比學神更能理解什麼是學神。
這還是張暢生平第一次有了被人碾壓智商的感覺。
方豫講完第二篇，緊接著就開始講第三篇。
“第三篇《生成對抗網絡》是去年的大熱論文，內容比較簡單……”
聽到方豫說的，宋立恒感覺心臟都在疼。
比較簡單？你說的是人話嗎？
哪兒特麼簡單了？
那個目標函數你真搞明白了？
“其中，D(x)是判彆器對真實數據xx的判彆概率，G(z)是生成器生成的假數據……”
艸！還真搞明白了。
現在的本科生都這麼變態的嗎？
不對啊，7月份之前，老子也是本科生啊。…。。
在宋立恒生無可戀的目光中，方豫開始為自己的組會首秀結尾。
“在應用層麵，這篇論文主要討論了對抗網絡訓練模型在圖像生成方麵的作用。”
“但實際上，依據其算法，我們可以嘗試生成對抗網絡應用在強因子模型之中。”
“例如在合成數據集方麵，它可以……；同樣，也能用於高維數據的降維，提取因子的效率比之前可以提升上百倍；在異常數據監測上……；最重要的，它展現出了模擬和預測複雜的金融市場行為的潛力……”
“綜上所述，我認為我們課題第一階段的目標，完全可以將GANs與強因子模型進行結合，我相信這兩方麵應該能碰撞出比較燦爛的火花。”
“我的彙報結束。”
方豫對童永山以及其他組員點了點頭，很自然的坐了下來。
現場足足安靜了十幾秒。
“啪！啪！啪！”
童永山打破安靜，率先鼓起掌來。
“好！好！好！”童永山激動的臉都紅了。
方豫再次獲得了童永山的三好學生認證。
童永山怎麼也沒想到，一次普普通通的組會，居然由組內學曆最低的本科生，給自己找出了課題的第一階段的方向。
“方豫，如果由你來組建GANs與強因模型的應用結合，你有多大把握能夠成功？”
童永山此言一出，四座皆驚。
這是已經指定組長了嗎？
我們一堆碩士博士，以後要聽這個本科生的？
這特麼還是本科生嗎？
童永山目光炯炯。
他根本不在乎誰當組長，無論誰是組長，最後都是給他打工。
他更不介意自己是一作還是通訊作者，如果方豫能夠搞成功，一階段論文的一作給方豫又如何？
這就是手握7篇五大頂刊SSCI頂級學者的底氣！
(本章完)
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