241.AI
“叮！”
张晓龙思考之际，一封企鹅围脖团队的邮件就送到了他的邮箱。
“阿蔡，接口文档收一下。除了公众号，你带一个这周前把围脖助手做到微信里去。”
在三楼吼了一嗓子，张晓龙就回到自己办公室。
现在马华腾是源源不断地将一切微信能利用的资源调集过来，他可不愿意拖沓什么。
“还差了哪里？”张晓龙敲击着键盘，心中还是有些不定。
......
下午，路舟就开车回到了逸仙大学。
今年春节前，微讯的隐形人陆铭就一直在筹谋和逸仙做一个合作项目。实际需求和一些雏形自然是路舟所提出来的。
春节学校放假前，路舟就已经是接到了陆铭的通知，说是项目学校已经批了下来。做法上自然是微讯提供资金预算，再由陆铭带着一些研究生来推进项目的研究。
这般下来，陆铭也算扎了个根。而现在是节都过完了，路舟手头不那么忙，这也就得来瞧两眼。
等到了逸仙大学计算机系的实验楼，路舟就往微讯合作项目的b404室走去。
实验楼路舟还是熟悉的，毕竟数月前梦谷广告甚至还在楼下办公。
眼看到了地方，门口又是围了一圈人。场景别提多让人熟悉。
路舟，“......”
“借一借。”
路舟越过人群进了里头，却发现是没人。他拿出手机就要给陆铭打电话。
“喂师兄，你人呢？怎么不在实验室。”
“哦路舟啊。怎么，你在实验室？”
“对。我看没事我就过来看看，忘了给你提前说。”
“那你等等，我临时到南校走点手续。我助手小宇是在实验室的，中午他都在最里头折叠床睡觉。”
路舟起身往实验室后头走去，一个男生在地上睡得正香。
“......”
“还有你这外头还围了圈人，不用管吧。”
“都是安排了面试的。小宇醒了让他安排就好。”
“行。那挂了。”
挂断电话，路舟也就随便找了个位置坐下，手上是翻看着案上的一些资料。
他一看，其中一份是关于神经网络的梳理资料，而另一份路舟估摸着像是份考题。
这第一份资料，是微讯目前数据挖掘和文本理解系统的一部分理论形式说明，路舟早前就看过完整的部分。而这也是微讯目前一些已经实际使用的功能。
比如针对信息的分类、非结构化知识抽取、热点追踪等。当然，这也会用在一些鉴黄、鉴违规的场景。
其实路舟吩咐陆铭所做也是一些和人工智能相关的研究。
当然，硬要说的话，路舟也觉这AI也并没有大部分人所认为的那般神秘。对AI的研究是自计算机诞生不久就有之。
而现在，机器学习也是已经被不少互联网公司所使用，诸如千度图搜采用卷积神经网络来处理图像、搜狗等输入法产品采用循环神经网络来处理语音识别和文本处理等。
梦谷之中，如今随着数据多个产品的推进，每天都在产生着大量的数据。这些也成为了喂养供机器学习成长的养料。
“请问是陆师兄吗？”
路舟正思考着，听了声音抬眼一看，是三个学生，想来应该是面试的人员。
“嗯。我是。”路舟点了点头。
这戴着眼镜略显清秀的学生说道，“师兄好。我是甄臻。”
她一旁的女生说道，“师兄好，廖文秀。”
“曹文聪。”
路舟，“你们好，面试的话再等等。门外的同学也进来等吧。”
门外的学生一听，一窝蜂都进门坐到座位上等待。位置是不多，没座的也只能站着等。
“师兄可以给我们讲讲之前你下发的题吗？”甄臻问道。
随后她又补了一句，“呃，如果面试要涉及就算了。”
路舟拿起考题看了一眼，“也行。随便讲讲应该是没什么问题。”
“这个卷说不上多复杂。首先是先针对神经元进行设计，转变成数学运算的问题，那需要先给输入数据增加权重，再之后对结果进行一个偏置，最后则通过一个激活函数来获得一个最终值。常见的激活函数比如可以使用生物学中常用的sigmoid作为阈值函数。
这就是个简单的搭建过程。”
路舟停了下来，思考片刻又接着说了下去。
“而在训练这个网络之前，我们可以用均方误差来定义loss值，确定训练之后的预测结果是否达到要求。均方误差我就不多讲了，应该都懂吧。”
“......”
路舟抬眼看了三人一眼，“那么接下来训练的优化就集中在了将loss值减小。具体来说就是对上述得到的loss值函数形式进行链式求导......”
甄臻忽然就是举手，“师兄，能不能演算一遍。”
路舟笑了笑，“哪专业的，数学没学好吧。”
廖文秀，“也不是呢师兄，主要是研究生没选的人工智能方向，思路还没打开。”
路舟听了也不多说，他也只得拿了笔在一张白纸上给三人演示。
“事实上loss会包含我刚提到的权重w和偏置参数。所以我们在调整w时，loss到底是增大还是减小？这就需要我们求一个L/W的偏导数。
这里我们直接链式求导，然后根据loss的定义去求出第一个偏导数，再根据神经元定义的h值再次求导，再配合激活函数sigmoid最后得到总的求导公式......”
甄臻，“......”
路舟，“ok，这方法一般被叫做反向传播。经过这个计算后，我们是可以得出对w变化时，loss函数最终的变化曲线。而对这个entity，我们接下来可以再用一个随机梯度下降SGD的优化算法来进行优化。”
廖文秀，“......”
路舟，“SGD主要的作用在于权重和偏置值的调整。首先我们定义一个学习率的常数，它将决定整个神经网络的训练速度。这样，我们再逐步调整权重和偏置的过程中，loss也能够不断降低。
最后loss达到了要求，整个流程也就走完了，模型也就出来了。”
曹文聪，“......”
路舟见三人表情有些懵逼，感觉是有些尴尬，“额......”
他抹了一把脸，直接唤醒了一旁的电脑，“好吧，这么说有点虚，我直接给你们写个代码样例。我就直接用python来示范吧，用numpy的模块。大概呢还是按照我们刚刚的理论基础，先定义几个需要用的函数......”
五分钟后。
“好了。大概就是这样。”
三人，“......”
这也忒快了点。
甄臻有些胆小地又举了手，“师兄。博士和研究生差距有这么大嘛？我怎么一点听不进去......”
路舟听了就乐了，“别。我就一本科生。陆师兄面前我可不敢造次。”
三人，“？！”
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