44 入场(第2页)
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“是的。”梅森对这个答案很是满意,“你们已经解决了基础算法问题,为什么不试试将算法和硬件融合?”
();() “所以。。。。”凌壹看向试管,蹙眉道:“我们研究的是这个?”
梅森转向杨晟道:“如果方便,杨先生可以去办理交接手续吗?我需要和技术人员单独聊聊,处理完之后,您就可以带着实验用品离开了。”
“当然。”杨晟点头起身,与梅森告别后,跟着怀特走出了大门,经过凌壹身边时,特意拍了拍他肩膀。
杨回也跟着起身走了出去,屋里只剩凌壹咎因和梅森三人。
梅森笑道:“杨先生是合伙人,可能更擅长处理商业合作上的问题,我会详细跟二位介绍一下该物质特性以及接下来你们的工作安排。
首先要特别讲明一点,五个已经成功种出草莓的项目部,您二位是最特殊的。”
凌壹道:“怎么特殊?”
“他们都是神经数据分离,完成度达到80%,就算合格。你们是算法模拟神经数据,经过我们评估,完成度达到了95%。”
“所以呢?”
“他们只有两份样品,而你们。。。”梅森指了指试管:“有五份,是负责人开会决定的。
老实说,今天是周六,如果不是对二位过于看中,邀请函应该下周发才对。”
咎因开心道:“这么好的吗?”她果然完全不抢功,指着凌壹道:“我们一开始也是等着赵姐分离数据的,他来了才尝试算法模拟,很准确吗?”
梅森笑着点了点头,又道:“无意冒犯,但我要例行询问一下,在你们提交的方案代码中,神经算法隐藏层数非常多。
你们在工作过程中,应该没少遇到梯度消失问题,能说一下大致情况,以及具体解决措施吗?”
所谓梯度消失现象,指的是神经网络中,当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率,即随着隐藏层数目的增加,分类准确率反而下降了。
听起来,梅森是在询问工作细节,不过梯度消失在神经算法中很常见,解决方案也很成熟,问这个意义不大。
凌壹还在迟疑,咎因笑道:“这个不是很简单吗,一般在用到链式法则的时候会产生梯度问题,大多数时候我我都是选择逐层预训练。
如果还不能解决,会尝试残差网络捷径,是我们结果出了什么问题吗?”
“没有,例行核对下身份。”梅森笑着看回凌壹,指着试管道:
“这个是一种合成物。。。”
“很少见吗?”凌壹插言道。
“嗯。。。”梅森稍作思索,笑道:“世界上目前只有四个地方可以合成,成功率只有2%,合成一次需要两月甚至更久,即使成功,也只有不到百分之一微克的生成量。
自从发现这种物质,公司将近十年来一直在寻求各种制造工艺提高产量,但没有任何进展,你觉得这个形容可以描述少见吗?”
凌壹沉默没答话,咎因道:“那是有点,为什么这么困难,有了方法不应该就很。。。。容易吗?”
“是元素特性决定的。”梅森道:“该物质中某些特性是由超重元素衰变过程造成的,而目前科技无法准确捕捉超重元素的衰变量。
这里我可能用到了一个有点复杂的概念,超重元素,你们可以理解为自然界中不存在的元素。
它需要对将轻元素加速到非常高的能量,并使其与靶元素进行碰撞,也就是核反应,才能被制造出来。
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