第332章 河圖洛書

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都會變得非常複雜，最後事情的走向可能不會像你幻想的一樣。”

初陽隨意的說道:“我知道很複雜。但我只是我負責進行研究而已。最後真正投入使用中，中樞會插手。”

聽到中樞入場，蘇老的表情才緩和下來，不過還是教訓道:“下次用詞注意一點。不要用控制這個詞，聽起來會讓人誤會的，雖然我理解了你的意思，但你要說給其他人，可能會把人嚇一跳。”

初陽略有不好意思的說道:“我語文也不太好。”

蘇老擺了擺手，“行了行了，既然任務都已經到你頭上了，那就想辦法把它做好吧。這可不是一項簡單的事。”

初陽點頭道:

“嗯，我知道不簡單。而且工作量龐大，我一個人精力有限。”

“雖然秦命哥允許我調動天工計劃所有可調動的資源，但天工計劃的數學專家比較少。”

初陽話說到這裡，蘇老瞬間就明白了，指著自己這個寶貝徒弟笑罵道:“你這個小傢伙。這就打上你師兄師姐們的主意了。”

初陽殷勤笑道:“誰讓我有個好老師呢。一般人誰敢打這個主意？”

蘇老擺擺手，道:“說吧，你想要哪些方面的？你的那些師兄師姐都是主攻一項的。”

初陽迅速開啟電腦，調出來了一份文件，然後對著文件念道:

“線性代數，微積分，機率與統計，資訊理論，最佳化理論，圖論，複雜性理論，線性規劃和凸最佳化，離散數學，代數學，差分方程與微分方程。”

蘇老表情頓時僵住了，“你這……基本上把各個領域都要了遍啊！”

初陽沒有說話，只是把電腦螢幕轉了一個面，面向蘇老。

蘇老看著螢幕上的表格，發現上面甚至已經有了一個大概的規劃，每一個領域的任務都安排好了。

線性代數任務:如何高效地計算大型矩陣的特徵值和特徵向量，以在降維和影象處理中應用。

如何處理奇異值分解，以進行資料壓縮和降維，尤其是在大規模資料上。

微積分任務:如何緩解深度神經網路訓練中的梯度消失和爆炸問題，以確保模型的可訓練性和效能。

如何有效地計算高階導數，以在最佳化演算法和正則化中提高模型的效能。

機率與統計任務:如何進行高效的貝葉斯網路推理，以處理不確定性建模和決策問題。

如何理解深度學習模型的統計性質，以更好地控制模型的行為和泛化效能。

……

代數結構在深度學習中的應用： 如何充分利用代數結構，如群和環，來設計更強大的深度學習模型。

差分方程和微分方程： 如何建模時空資料，以分析和預測動態系統的行為，如氣象模擬和交通流量預測。

蘇老看完之後把螢幕轉向了初陽，不敢置信的問道:“這是你一個人規劃的？”

初陽很自然的點了點頭，“當然了。這只是一個初期規劃，比較籠統，還沒來得及再往下細分。”

“比如qR演算法、冪法、拉普拉斯矩陣的特徵值計算。梯度裁剪、門控迴圈單元、長短時記憶網路。分散式SVd、隨機化SVd等。”

“還有變分推斷、期望最大化演算法、馬爾可夫鏈蒙特卡洛，中心極限定理、正則化方法，以及bootstrap方法。”

“還有……”

初陽還想接著往下說，卻被蘇老伸手打斷。

“停停停。我問你，你是多久開始規劃的？”

初陽簡單的回憶了一下，說道:“三天前吧。時間確實有點短了。”

蘇老一臉的難以置信。

“三天時間！你就能拿出這麼細緻的研究思路！”