第七十四章 你遇到了真正的變態(tài)
“請兩位選手思考3分鐘的時間。”
很快，3分鐘后，主持人將話筒遞到了蔡昆手中。
“下面有請請蔡同學回答。”
他紅著臉，磕磕絆絆了好久：“很抱歉，這個領域，我并沒有深入研究……遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡是具有樹狀階層結(jié)構(gòu)且網(wǎng)絡節(jié)點按其連接順序?qū)斎胄畔⑦M行遞歸的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，是深度學習算法之一。”
勉強背誦了一些定義，實在有些糊弄不過去，蔡同學道：“很抱歉，我暫時沒有特別好的想法。”
底下傳來了一陣噓聲，蔡同學雖然臉紅，但還是硬著頭皮站在臺上。
他抬頭看向張遠。
就看你能夠回答出什么吧。如果什么都回答不出來，你憑什么面試成績比我高怎么多？
“下邊有請張同學回答。”
“我有個問題。”張遠舉了舉手，“hopfield網(wǎng)絡我聽說過，但什么叫網(wǎng)絡穩(wěn)定性？”
這位提問者笑了笑：“如果網(wǎng)絡的某些權(quán)值可以收斂至平衡點，即稱權(quán)值收斂，那么輸出也就可以擬合期望的輸出，即稱系統(tǒng)穩(wěn)定，因此收斂性是針對變量而言，穩(wěn)定性是針對系統(tǒng)而言。”
“系統(tǒng)的穩(wěn)定性得到不到保證，控制系統(tǒng)不穩(wěn)定，網(wǎng)絡的收斂性失去了基礎。”
張遠琢磨了一下一下，說道：“你的那個研究領域，我也沒有深入研究過，只是看過某些論文。不過我有一些簡單的想法，你可以聽聽。”
“……首先是單調(diào)性問題，離散時間連續(xù)狀態(tài)的hopfield網(wǎng)絡模型中當神經(jīng)元的激活函數(shù)是否為單調(diào)函數(shù)，或者說是否局部單調(diào)。”
“第二是，通過研究能量函數(shù)成為凸函數(shù)的條件，將hopfield網(wǎng)絡的運行看作約束凸優(yōu)化問題求解，從而嘗試著去論證是否有全局惟一極小點的充分條件……”
“凸優(yōu)化，您說的很正確！凸優(yōu)化正是我在做的方向，我還有一個問題……”
這一次倒是說到了這位提問者的心坎里，他又提了幾個凸優(yōu)化方面的問題，當場交流起數(shù)學來。
最后在主持人的示意下，張遠只好說道：“關于凸優(yōu)化方面的知識，如果有需要的話，可以臺后找我探討，這里就不詳細說明了……”
很多東西他只是根據(jù)平時的積累，隨口胡扯，如果真的能隨機應變寫出一篇論文，那他也不用上臺，直接當“論文上帝”好了。
底下已經(jīng)傳來了一片鼓掌聲。
這么短短的一段時間，高下立判。
蔡昆恨不得在地上找條縫鉆進去。
他只能紅著臉，暗地里給自己打氣，或許是因為樣本過少導致的差異，剛好遇到了自己不會，對方會的題目。
主持人又問道：“666號，請說出你的問題。”
提問者是一個女孩，她的問題相對而言比較務實，沒有那么偏門：“我想要問一個，關于服務器中，緩存方面的問題。”
“緩存分為兩個階段：一是數(shù)據(jù)的放置階段，在數(shù)據(jù)需求量較小的空閑時段，利用有余力的通信資源，向每個用戶的緩存設備中放置數(shù)據(jù)。二是數(shù)據(jù)的分發(fā)階段，假定在數(shù)據(jù)需求高峰期，每個用戶隨機向服務器請求一個完整的文件，服務器綜合考慮這些需求，分發(fā)完整的數(shù)據(jù)，以滿足所有用戶的需要。”
“我的問題是，如何最科學地設計緩存方案？”
提問者甚至將一個PPT發(fā)到了屏幕上。
這個問題很具有專業(yè)性，但大家都能聽懂在問什么。
主持人說道：“好了，各位請思考3分鐘的時間。”
話筒交到了張遠手上。
他笑著說道：“我覺得……還是把機會先讓給蔡昆同學吧。我怕我說了之后，他就沒的說了。”
底下的人又發(fā)出了一片哄笑，還爆發(fā)出一片口哨聲。
有人相信了，也有人不相信。
蔡昆心中一愣，這一次，他還是有一點想法的，而對面的張遠卻好像說不出什么東西，需要更多的思考時間。
“……我有這樣一個想法，各用戶分別緩存每個文件的M/N比例的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)分發(fā)階段服務器再將各用戶所缺失的各自(1-M/N)部分的數(shù)據(jù)逐個發(fā)放，(1-M/N)……”
“不知道大家有沒有聽說過，一種名叫‘編碼緩存’的方案，具體的算法是這樣的……”
“您說的有道理。”
雖然嘴上這么說著，提問者微微失望，編碼緩存可以說是最平凡的一種想法，早就已經(jīng)有成熟的算法了，沒有任何研究意義。如果拿這個爛點子去開課題，估計會被導師一巴掌打回來。
接下來輪到張遠，他清了清嗓子。
“蔡昆同學的想法很好，在分發(fā)階段，利用已有的緩存信息之間的關系，設計所需廣播內(nèi)容的一定的編碼組合，使得多個用戶可以同時從單次的信息中譯碼得到所需的部分信息，從而得到全局緩存增益。”
“但是其局限在于，要將每個文件等分為一個隨著用戶數(shù)量K而呈指數(shù)增長的參數(shù)，眾所周知，指數(shù)級別的分劃，在算法上的難以實現(xiàn)……”
“我可以借用一下你的數(shù)字筆以及大屏幕嗎？”
主持人愣了一下，“可以。”
張遠在屏幕上畫了幾張圖。
“……本質(zhì)上，它是一個組合圖論的問題，我們希望得到的是F為K的多項式級別，且R為常數(shù)級別時的緩存方案。或者證明這種方案的存在性與否。”
“顯然，關于文件劃分數(shù)能否轉(zhuǎn)化成多項式級別，即達到工業(yè)可用的級別，完全取決于數(shù)學上能否構(gòu)造出滿足某些特性的超圖問題，這些特性是這樣的……”
“我覺得轉(zhuǎn)換成數(shù)學問題后，已經(jīng)可以寫一篇不錯的論文。至于答案究竟是什么，我現(xiàn)在肯定回答不出來，只是一個想法而已。具體應該怎么解決這個圖論問題，還得這位同學自己去思考。”
底下響起了一片竊竊私語。
在座的吃瓜群眾，還是有許多專業(yè)人士的，是不是胡說八道，自然有自己的分辨。
啪啪啪！
幾分鐘后，提問者帶頭鼓起了掌。
底下掌聲雷動。
蔡昆已經(jīng)沒有臉面繼續(xù)待下去了，他滿臉通紅，急匆匆地點頭認輸。
他終于知道，同樣是一百分的試卷，他考100分，是因為實力，而別人同樣考100分，是因為卷面上只有一百分。
“老蔡，你遇到了真正的變態(tài)！”
“是啊……”
“好像輸?shù)牟辉┩鳌！?br />
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