虽然目前地位还没有那么高,但后来是美国三院院士,在斯坦福AI圈内算得上第一流导师。
其次,她跟《自然》《美国国家科学院院刊》等顶级杂志,以及视觉三大顶级会议等组织的关系很不错,她的IMAGE赛事经常在顶会上举办。
与她合作,自己的成果发布起来会轻松不少。凭借自己的成果质量,基本上几个会议的奖项可以说是预订了。
最后,她在谷歌的影响力,会一定程度上使得自己的成果更容构建的网络,设计一个最优化问题,根据经验误差去拟合数据,有时加上一些正则化项,并求解该优化问题。”
韩辞的幻灯片上开始展示密密麻麻的一些公式,“由此,我们便可以把误差分解成三部分,逼近误差完全由假设空间的选取所决定,估计误差由数据集的大小和质量而带来的额外误差,以及优化误差,这是由优化,或者说训练带来的额外误差。”
虽然之前已经大概了解了韩辞在这方面的想法,但在如此正式的场合,看到她有些紧张却仍旧十分自信的展示这些专业高深的内容。
孟繁岐还是相当敬佩的。
这里面的不少结论都是后来世人熟知的,不过大都是通过大量的实验观察,总结归纳出的一些经验性结论。
虽然IMAGE赛事经常在顶会上举办。
与她合作,自己的成果发布起来会轻松不少。凭借自己的成果质量,基本上几个会议的奖项可以说是预订了。
最后,她在谷歌的影响力,会一定程度上使得自己的成果更容易推动,乃至具体分成和其他的谷歌内部事情都会更加顺利一些。
在会场直接谋求入学斯坦福是孟繁岐之前就想好了的事情,因此他早就备好了纸质的简历和研究计划书等内容,甚至还包括辛顿帮忙写的推荐信。
本章完
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