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“这不仅是一个技术突破,更是一个方法论上的范式转移。它意味着,我们以后可以用更深、更复杂的模型来拟合数据,学习到更具抽象性和泛化能力的高层特征。”
“以前很多想都不敢想的应用,比如真正意义上的图像识别、自然语言处理、语音理解……都可能因此迎来爆发式的进展。这扇门,算是被辛顿用他那把叫做深度信念网络的钥匙,给撬开了。”
他说到这里,停下来,看着李乐。
夜风吹动他鬓角的白发,那半头灰白在路灯下显得格外清晰。
“哦。”李乐说,“听起来挺厉害。那下一步,咱们实验室打算怎么办?”
张万说道,“我想,在辛顿这个思路上,继续往下走。具体来说,就是结合我们之前在多视图几何上的积累,研究基于深度学习的视觉SLAM.......同步定位与地图构建。”
“用深度网络来提取图像中的稳定特征点,替代传统的人工设计特征......”
“理论上,这样能获得更鲁棒、更具判别力的特征表达,尤其是在纹理弱、光照变化大的环境下.....”
他说得有些快,眼镜后的眼睛闪着光。
李乐听不懂,但“意义重大”、“捅破窗户纸”这些词还是能抓住的。
他知道张万和他的团队一直在底层算法和模型结构上啃硬骨头,这个“DBN”听起来,像是送来了一把更趁手的凿子。
“要跟这个方向?”
“对,须跟进。这是一个范式级别的启发,很多之前不敢想或者想了做不到的深层模型,现在有了训练的可能性。”
李乐点点头,很干脆地问,“要钱?”
张万一愣,随即失笑,脸上的皱纹都舒展开,“瞧,还是跟你这种……嗯,抓重点的交流效率高。”他本来想说“不懂技术的”,临时改了口。
李乐却抓住了,狡辩道,“谁说我不懂?我只是不跟你们显摆那些术语。我知道梯度消失大概是个麻烦,知道能训练深层网络是好事。这就够了。需要多少,你做个详细的预算和方案,我找宋襄,让那边协调资金。
张万斟酌了一下,“主要还是算力。深度网络的训练,我们现在的几台机器,跑小规模的实验还行,一旦数据量上去,模型层数加深,训练一个模型可能要几周甚至几个月。时间成本太高,迭代速度太慢。”
“如果能配一个小的集群,哪怕只有几台,运算效率也能提升几十倍。另外,还需要一些高性能的存储设备,用来存放和处理大规模的训练数据集。”
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张万难得话多,又絮絮叨叨讲了些深度信念网络的技术细节,什么受限玻尔兹曼机,什么对比散度算法,什么逐层贪婪预训练。
李乐听着,左耳进右耳出,偶尔“嗯”一声,表示自己在听,但眼神已经有些放空了。
“……所以,从理论上讲,这个框架能让我们构建一个十五到二十层的深度网络,从而学习到更具抽象性的特征表达。这可能会是计算机视觉领域未来五到十年最重要的一个方向。”
“哦,那挺好。”李乐说。
“尽力而为。”张万推了推眼镜,“说到底,实验室这些年,能产出那些成果,也多亏了你的支持。”
“什么支持不支持的,”李乐摆摆手,“我就是个搞后勤的。真正在一线攻坚克难的,是你们这些技术专家。没有你们,我就是把钱堆成山,也烧不出一篇论文来。”
张万没再说什么,只是笑了笑。
这时,张了了已经穿好鞋,从屋里走出来。他走到张万身边,安静地站在他腿边,仰着脸,等。
李乐看着张了了,忽然低声道,“张老师,您这一个人,又搞科研又带孩子,总不是长久之计.....了了还小,需要人照顾。您自己也……”
听这话,张万笑了笑,那笑容里有些疲惫,也有些看开的淡然,“没事儿,我能应付得来。了了比很多大人都省心。以后,科学就是孩子妈。我们,陪着孩子长大。”
李乐一时不知该说什么,只能点点头,“有什么需要帮忙的,千万别客气。”
“谢谢,”张万低头,看了儿子一眼。院子里的灯光落在张了了圆嘟嘟的脸上,细腻,白净,带着暖意。
“跟老奶奶、曾老师,阿姨们说再见了吗?”张万问。
“说了。”张了了点头,“在屋里的时候就说过了。”
张万伸手,想牵儿子的手。张了了犹豫了一下,还是把手伸过去,被爸爸握在掌心里。
“那我们先走了。”张万对李乐说,又堂屋门口和老太太,曾老师,大小姐还有两个娃告了别,领着张了了出了院子。
“等一下。”李乐把人送出来,忽然又转回去,不一会儿提着一个大塑料袋出来。袋子是超市的那种,透明的,能看见里面花花绿绿的包装。薯片、巧克力、威化饼干、酸奶......
“拿着.”李乐把袋子递过去。
张万看了看那满满一袋零食,有些不好意思,“这……太多了。”
“多什么多,家里最不缺的就是这个,你就收着吧。”
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