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毕业仪式结束后，罗素教授也是找到了白冰跟杨杰。
“白冰，我是盼看像你这样的优良的人才干够留在伯克利这边担负助教教授的，你真的不考虑一下？”罗素教授一脸惋惜地看着白冰说道。
“老师，我们国家缺乏这方面的人才，我回到国内也是想带出这方面更多的人才出来。”白冰说道。
“真是惋惜了，像你这样在人工智能算法上有着卓尽禀赋的天才太稀疏了，假如之前我没有往过华夏国的话，我是建议你留在美国发展的，不过你的这位男朋友既然这么支撑人工智能，我还是尊重你个人的意见。”
罗素教授点头道。
白冰在伯克利大学这边就读的期间，在顶级的期刊上发表了几篇重要的论文，被引用的次数非常多，都是关于概率程序语言跟编译器方面，现在的她已经成为了概率程序语言方面的顶尖人才。
实在后众人工智能三个流派已经涌现了，罗素教授主攻的方向就是概率程序语言这一流派，在罗素教授的赞助下，白冰他们提出了一种图灵完备的概率编程语言，是一个用于快速实验和研究概率模型的测试平台，其涵盖的模型领域从包含了很多小数据集上的经典层次模型。
这个概率语言却是让伯克利大学之前机器学习的效率提升了十五倍！
也正是如此，这种概率程序语言在机器学习研究职员中变得无比风靡起来，从而也让从很早就开真个逻辑算法的人工智能变得黯淡起来。
基于逻辑的人工智能遮蔽了感知问题，而懂得感知的原理是解开智能之谜的金钥匙——感知是属于那类对于人很轻易而机器很难控制的东西。
逻辑是纯粹的，传统的象棋机器人也是纯粹算法化的，但现实世界却是布满了不断定性。
这也意味着很早就变成主流的基于逻辑的人工智能注定变得前途黯淡。
而此时的深度学习的泰斗级人物yannle前年的时候发表了开创性的论文《基于梯度学习的文档辨认方法》，他此时也是折腾出了深度学习模型。
这位家伙为了证实自己的示例在论文里面做出了以下声明——
要在gpu上运行这个示例，首先得有个性能良好的内存至少要1gb。假如显示器连着gpu，可能需要更多内存。当gpu和显示器相连时，每次gpu函数调用都有几秒钟的时限。这么做是必不可少的，由于目前的gpu在进行运算时无法持续为显示器服务。假如没有这个限制，显示器将会冻结太久，盘算机看上往像是逝世机了。若用中等质量的gpu处理这个示例，就会碰到超过期限的问题。gpu不连接显示器时就不存在这个时间限制。你可以降低批处理大小来解决超时问题。
杨杰前世的时候也是看过这篇论文，也看过这位大神通过facebook说自己在深度网络方面的工作工作可以追溯到1989年，当时他就在一台sun4机器上花了大约个星期练习usps数据集，其中有0个练习样本，这也是他在贝尔实验室的成果。
现阶段来说，人工智能的三个流派都是在美国出身的，这些年也是造就出来了大批的人才，尤其是最顶尖的人才也不过几百个，基础上都是集中在美国，而华夏国这方面的顶尖人才非常稀疏，固然华夏国在人工智能方面起步从八十年代就开端了，这也回功于已经年逾古稀的吴文俊这位人工智能的泰斗级人物。
这位七十年代才接触盘算机的老者大数学家当时已经六十岁了，他当时也是敏锐地察觉到盘算机，敏锐地觉察到盘算机将极大地推动数学的发展。
在这位老者的自学编程的过程中他也是产生了一个初等几何定理的机械化证实思想。
毕业仪式结束后，罗素教授也是找到了白冰跟杨杰。
“白冰，我是盼看像你这样的优良的人才干够留在伯克利这边担负助教教授的，你真的不考虑一下？”罗素教授一脸惋惜地看着白冰说道。
“老师，我们国家缺乏这方面的人才，我回到国内也是想带出这方面更多的人才出来。”白冰说道。
“真是惋惜了，像你这样在人工智能算法上有着卓尽禀赋的天才太稀疏了，假如之前我没有往过华夏国的话，我是建议你留在美国发展的，不过你的这位男朋友既然这么支撑人工智能，我还是尊重你个人的意见。”
罗素教授点头道。
白冰在伯克利大学这边就读的期间，在顶级的期刊上发表了几篇重要的论文，被引用的次数非常多，都是关于概率程序语言跟编译器方面，现在的她已经成为了概率程序语言方面的顶尖人才。
实在后众人工智能三个流派已经涌现了，罗素教授主攻的方向就是概率程序语言这一流派，在罗素教授的赞助下，白冰他们提出了一种图灵完备的概率编程语言，是一个用于快速实验和研究概率模型的测试平台，其涵盖的模型领域从包含了很多小数据集上的经典层次模型。
这个概率语言却是让伯克利大学之前机器学习的效率提升了十五倍！
也正是如此，这种概率程序语言在机器学习研究职员中变得无比风靡起来，从而也让从很早就开真个逻辑算法的人工智能变得黯淡起来。
基于逻辑的人工智能遮蔽了感知问题，而懂得感知的原理是解开智能之谜的金钥匙——感知是属于那类对于人很轻易而机器很难控制的东西。
逻辑是纯粹的，传统的象棋机器人也是纯粹算法化的，但现实世界却是布满了不断定性。
这也意味着很早就变成主流的基于逻辑的人工智能注定变得前途黯淡。
而此时的深度学习的泰斗级人物yannle前年的时候发表了开创性的论文《基于梯度学习的文档辨认方法》，他此时也是折腾出了深度学习模型。
这位家伙为了证实自己的示例在论文里面做出了以下声明——
要在gpu上运行这个示例，首先得有个性能良好的内存至少要1gb。假如显示器连着gpu，可能需要更多内存。当gpu和显示器相连时，每次gpu函数调用都有几秒钟的时限。这么做是必不可少的，由于目前的gpu在进行运算时无法持续为显示器服务。假如没有这个限制，显示器将会冻结太久，盘算机看上往像是逝世机了。若用中等质量的gpu处理这个示例，就会碰到超过期限的问题。gpu不连接显示器时就不存在这个时间限制。你可以降低批处理大小来解决超时问题。
杨杰前世的时候也是看过这篇论文，也看过这位大神通过facebook说自己在深度网络方面的工作工作可以追溯到1989年，当时他就在一台sun4机器上花了大约个星期练习usps数据集，其中有0个练习样本，这也是他在贝尔实验室的成果。
现阶段来说，人工智能的三个流派都是在美国出身的，这些年也是造就出来了大批的人才，尤其是最顶尖的人才也不过几百个，基础上都是集中在美国，而华夏国这方面的顶尖人才非常稀疏，固然华夏国在人工智能方面起步从八十年代就开端了，这也回功于已经年逾古稀的吴文俊这位人工智能的泰斗级人物。
这位七十年代才接触盘算机的老者大数学家当时已经六十岁了，他当时也是敏锐地察觉到盘算机，敏锐地觉察到盘算机将极大地推动数学的发展。
在这位老者的自学编程的过程中他也是产生了一个初等几何定理的机械化证实思想。