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第171章 磨刀不误砍柴工（第2页）

其中，联结主义的代表理论，正是“人工神经网络”、“深度学习”。

而在这个世界中，除了“联结主义”，另外四个“山头”已全部被人占领……

想要在机器学习领域深耕，掌握现有的技术，也是十分必须的。

至少可以触类旁通，也可以在写作论文时，合理引用，避免重复造轮子……

所以，江寒打算将其他分支的技术，全部系统地学习一遍，为以后开展“神经网络”的后续研究，夯实基础。

今天，江寒打算研究的，是贝叶斯派的“镇派武学”：“概率图”算法。

概率图模型是机器学习的一个独特分支，是图与概率论的完美结合。

在这种模型中，每个节点表示随机变量，边则表示概率。

在长期发展中，概率图算法也诞生过许多辉煌的成果。

例如“马尔可夫模型”，在语音识别方面，就长期处于主导地位，同时也广泛用于各种序列数据分析问题……

江寒先上网查找了一番，将所有关于“概率图算法”的论文收集起来。

一个半小时过去，总共搜集到了三十多篇相关论文。

江寒先粗粗地检阅了一遍。

其中不少东西，有点似曾相识，应该是以前听说过，或者重生前接触过。

但印象并不特别深，因为当年的自己，只对“深度学习”特别感兴趣。

其他方向基本上都是一带而过，并没有深入研究。

江寒开始一篇一篇地刷论文。

但很快他就发觉，“概率图”并不像预计中那么容易掌握。

难怪不少人一提到概率图模型，就谈虎色变，的确有点晦涩，不好理解。

按理说，以自己目前的脑力，研究现成的理论，并不该这么费劲。

可现在却有点举步维艰的意思。

究其原因……

江寒稍微一想，就明白了症结所在。

这个玩意对他来说，就是个全新的方向。

重生之前，对其完全没有了解，只是听说过有这么个东西。

对概念的掌握，以及各种细节的理解，连皮毛都算不上。

如果仅仅只是这样，那也就算了，只要稍微花点时间，迟早还是可以全盘悟透的。

但偏偏，他的数学基础虽然不错，深度却略显不够。

相关理论基础，以及知识的积累，也不算特别充足。

俗话说：巧妇难为无米之炊，所以……

好比做一道极度复杂的证明题。

有时候，明知结论是正确的，过程也很不容易推理。

而且更糟的是，许多必须用到的知识点，比如概念、定理、推论什么的，以前从来没有接触过。

这就相当于从采矿、种橡胶树开始学开车，不南辕北辙、难到极点才是怪事！

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