现在gf2值得上么？# PhotoGear - 摄影器材
t*l
1 楼
【 以下文字转载自 Go 讨论区 】
发信人: timefall (时光崩塌), 信区: Go
标 题: 我民科看阿狗背后算法的意义
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Mar 12 15:10:58 2016, 美东)
我民科看法，大众一般只看到硬件计算力的强大，看没有看到实用计算科学
里一个很坑爹的问题，也就是在对于大规模实际复杂问题构造的大尺度系统里，
在不断“迭代”（广义的迭代）的过程中的“收敛”（广义的收敛，具体学科分
支的用词，各科 PHD 有无数坑爹说法）问题。
这个道理很简单，硬件计算力再强大，不等于硬件计算本身复杂。而用简单
粗暴的硬件计算力，来解决大尺度复杂问题，一招鲜就是（广义的）“迭代”，
也就是不断地基于前面的计算结果继续前进（在时间轴上迭代），或者用小规模
的结构递归构造大规模的结构（在空间轴上迭代）。这个过程虽然看起来容易，
但魔鬼在是不是能够在大尺度复杂问题上（广义上的）“收敛”。道理很简单，
不收敛就是“晃点”，“晃点”就是瞎忙乎、白费电。
从上面这个角度说，如果能在更大尺度复杂度的的（广义）迭代上，能做到更好的
（广义上的）收敛，那确实是实用计算科学往前走了一步。
回到人类的 training / learning，其实也是一码事。这就好比数学学渣说
已经辛辛苦苦把高考题给刷了三百遍，为啥还是不行？道理很简单嘛，你丫
刷题只能说明你丫“迭代”了，但不“收敛”的话，一个字：“decay”。。。
发信人: timefall (时光崩塌), 信区: Go
标 题: 我民科看阿狗背后算法的意义
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Mar 12 15:10:58 2016, 美东)
我民科看法，大众一般只看到硬件计算力的强大，看没有看到实用计算科学
里一个很坑爹的问题，也就是在对于大规模实际复杂问题构造的大尺度系统里，
在不断“迭代”（广义的迭代）的过程中的“收敛”（广义的收敛，具体学科分
支的用词，各科 PHD 有无数坑爹说法）问题。
这个道理很简单，硬件计算力再强大，不等于硬件计算本身复杂。而用简单
粗暴的硬件计算力，来解决大尺度复杂问题，一招鲜就是（广义的）“迭代”，
也就是不断地基于前面的计算结果继续前进（在时间轴上迭代），或者用小规模
的结构递归构造大规模的结构（在空间轴上迭代）。这个过程虽然看起来容易，
但魔鬼在是不是能够在大尺度复杂问题上（广义上的）“收敛”。道理很简单，
不收敛就是“晃点”，“晃点”就是瞎忙乎、白费电。
从上面这个角度说，如果能在更大尺度复杂度的的（广义）迭代上，能做到更好的
（广义上的）收敛，那确实是实用计算科学往前走了一步。
回到人类的 training / learning，其实也是一码事。这就好比数学学渣说
已经辛辛苦苦把高考题给刷了三百遍，为啥还是不行？道理很简单嘛，你丫
刷题只能说明你丫“迭代”了，但不“收敛”的话，一个字：“decay”。。。
