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第103章 私心!(5.2k)

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了!

任何复杂的系统,从一个算法模型到一个工程项目,其本质都是信息的输入、处理和输出。

而所谓的瓶颈和缺陷,很多时候就是信息在传递过程中发生了衰减、扭曲或者丢失。

「也就是说,别人看文献是学习,我开了这个技能看文献,就像是在审稿咯?」

漆昊乐了,开始期待起了这个奖励的实际作用。

他理了下接下来要完成的事,素数间的有界间隔那篇论文交给老张去写了,他现在需要写的是有关於QInet的论文。

李教授已经不止一次催促他,让他务必尽快整理好论文初稿,争取投给今年机器学习领域无可争议的顶级学术会议NIPS,这样可以利用NIPS的影响力宣传QInet。

漆昊没什麽拖延症,现在还不想睡,乾脆打开电脑写了起来。

对於已经手握完整实验数据和优秀跑分成果的漆昊来说,按照普通写论文的流程去先写摘要或引言完全是浪费时间。

那些部分直白点说只是给研究做背景包装。

在机器学习顶级会议NIPS的审稿人眼里,决定一篇论文是直接被拒还是被高度评估的生死线,在於不仅要证明他的模型跑得快,还得在数学上证明它为什麽能跑得这麽快。

这可是漆昊所擅长的部分。

不知埋头写了多久,漆昊手机响了起来。

一看是田院士的电话,漆昊手指一顿,立刻按下了接听键。

「我听说,你在深度学习上搞出大动静来了?」

漆昊一愣:「你怎麽知道得这麽快?」

「快?」田院士哼了一声,「现在科技圈里都传开了,有几个老朋友大清早给我发消息,问我是不是在普林斯顿见过你,知不知道这事?」

「我一个搞微分几何和数学物理的,被人追着问神经网络,你说我尴尬不尴尬?」

漆昊没敢笑出声。

「素数间隔那篇还没收尾呢,你怎麽又冒出来一个深度学习领域的成果?这块你什麽时候上的手?论文写了吗?」

面对田院士的一连三问,漆昊老实交代:「其实是之前帮陈工那边做项目时顺手琢磨的,模型框架叫QInet,实验数据全跑出来了,考虑到之後对深度学习这块的影响,就选择参加了ImageNet。

「」

「斯坦福的李教授让我尽快整理论文,争取投今年的NIPS。」

田院士是真的


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