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第9章 徒儿已经全部忘记了（第3页）

几周之后，某一个周五下午的五点左右，孟繁岐刚刚从数院大楼的院长办公室走出来。

里面的付院长却没有按照惯例起身去食堂吃饭，而是将这几次孟繁岐所提问题的纸张又都全部拿了出来，细细端详了一番。

虽然付院长对于深度学习和图像算法这里来说，专业并不对口。

但图片内容如果想在显示器上展示，在电脑中存储，终究还是要以矩阵的形式。其实说白了就是一堆矩形数字，就如同魔方的一个面，上面是九宫格可以存放九个数字，那就是一个3乘3的正方形矩阵。每一个数字就是一个像素，也就是图像的最小组成单元。

要论矩阵之间的运算和变换，付院长可就是这方面的宗师人物了。

虽然孟繁岐从未拿着整篇的论文过来，但从这些零散的问题，以付院长的水平已经能够管中窥豹。

“我们第一次讨论的是极深的深度网络优化问题，他提出的残差和批归一化，应该属于模型结构的范畴。”

“但他之后又找我讨论一阶和二阶的梯度计算，以及几种变体，这应该是参数优化器的内容。”

“再往后，他又询问了一些误差的分析和传递，这是数值分析的内容。”付院长眉头紧皱，仔细思忖道，“这应该涉及的是计算机内对同一数字的不同方式的存储，存储的方式不同，占用的计算机资源自然也不同。但其中也势必会引入一些误差。”

“而今天，他问的东西越发具有想象力了。”付院长回想了一下今天孟繁岐问题的前提条件和背景，惊叹于他的大胆想象。“以两个深度网络，一个负责生成，一个负责判断。”

“生成器持续地创造自己认为真实的图像，而鉴别器则负责区分输入究竟是真实的还是生成器生成的。”

“这种相互对抗的方式，就可以摆脱模型的训练始终依赖人类先去为这些数据一一提供正确答案的人为监督模式了。”

付院长喃喃自语道，鄂院士积极推动大数据相关事宜，他作为排行前几的大弟子自然十分了解如今的数据量级，以及为它们一一提供答案、标签的难度和工作量到底有多大。

“已经是年轻人的天下了。”付院长长出了一口气，此刻，门外突然响起了敲门声。