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牛津大学教授的报告获得了一致赞叹,完成的时候收获了一致的掌声。
沙勉之坐在了王浩的旁边,忍不住感叹道,“看来,想拿个最佳不容易啊!”他对自己的研究有信心,但要说压制刚才的报告可不好说,还是要看会议评审组的看法。
下面就是第三场。
会议第一天的第二场、第三场都可以说是压轴,有了刚才的精彩报告,好多人也期待其了第三场,上场的是来自芬蘭赫尔辛基大学的西弥斯-戈尔利克斯,以及他的同事阿尔马洛夫。
报告的名称则是‘快速而准确的最小均方求解’,内容是对于最小均方算法,也就是lms算法的改进。
西弥斯-戈尔利克斯上台以后,就骄傲的宣布,“我们找到了一种最为快速、最为准确的最小均方求解方法,这种方法可以让计算复杂度降低两个数量级以上,并且不会损失精度和改善的数值稳定性。”
这句话说出来立刻引起会场一片哗然。
最小均方求解是许多机器学习算法的核心,能够让计算复杂度降低两个以上数量级,可不是开玩笑的,那已经不是改善,而是‘跨越式的进步’。
比如,计算一个问题需要一亿次运算,下降两个数量级就变成了一百万次。
这显然是质的飞跃。
西弥斯-戈尔利克斯开始认真讲解说起来,他的同事阿尔马洛夫则在旁边做补充讲解,他们提出了一个非常新颖的分治法,然后用离散傅里叶变换算法,充当整体构架的‘掌舵’。
王浩听到这里顿时有精神了。
他感觉‘掌舵’内容似乎有些熟悉,再继续听下去就明白过来。
后面的研究内容对于自己的‘傅里叶变换辅助构建数学模型’,肯定是存在一定的借鉴和参考。
“抄袭?”
“不,应该说是应用。”
发表出来的论文内容,被用作其他研究的参考,也是很正常的事情,只要论文上带上‘参考文献’就可以了。
这倒是没关系。
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