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第114章（第1页）

她接下来的任务就只剩下完成自己的毕业答辩，迎接盛大的毕业典礼，然后开始自己一段新的生活。

但是很显然，不是所有人都会对她的提前毕业表示祝福，受到影响最大的就是劳诗慧了，这意味着她需要重新找一个合作伙伴。

叶瑄虽然只是一个本科生，但是她的研究能力不输很多研究生，有她在实验室里，劳诗慧省去了不少的麻烦。去年也凭借和叶瑄合作的成果，成功留任了斯坦福人工智能实验室拿到了终生教职。

劳诗慧虽然对叶瑄不打算继续做研究的决定表示遗憾，但是还是支持她创业的决定，还主动给她介绍了自己以前学校的一些人脉。

劳诗慧:“wishyousuessandydoorisalwaysopen”（祝你成功，我的大门永远为你敞开）

叶瑄这段时间利用陈亦桐和lover的对话数据，又对这个机器人的底层算法程序进行调整，使它更符合人类的对话习惯。

陈亦桐这才知道自己被女朋友当成了ai训练素材，不过既然是女朋友的要求，那只能完成喽。

不过陈亦桐也从自己的专业角度给女朋友的毕设提出了一点建议:“只用我们两个的对话样本来训练它，应该不可能让它具备学习能力吧？”

叶瑄:“那当然不可能啊！前期我们已经给它喂了一些开源数据库，规范性的遍历了一些基本的对话模式，但是显然还不够。它目前只能作为一个联网智能搜索机器人来看待，所以我想做初步的商用来搜集对话数据再不断精进这个模型。”

陈亦桐:“我要先向你承认错误，前段时间我实在无聊，就撬开了lover的‘脑袋’，看了一下它的原始代码，你们暂时还是用的卷积神经网络让它进行监督性的学习？”

叶瑄点了点头:“如你所见，我们的基础数据太少，我连最基本的非监督性学习都很难让它做到。和你对话的这个小家伙还不能被称为ai，只是一个程序被设定好的软件罢了。

陈亦桐安慰叶瑄:“不要灰心，科学家从八十年代开始研究卷积神经网络，06年提出深度学习的概念，现在的进展也只是收效甚微罢了，起码你的成果已经可以做到一定程度上的自我学习。”

叶瑄当然没有灰心，她知道深度学习这块未来的发展前景有多广，也知道这块涉及到的知识有多深，她现在所做的只不过是迈出了非常小的一步。

叶瑄目前心里已经有了完善的商业计划，如何利用这个不成熟的雏形应用来撬动更大的市场，再用商业化产品的数据来反哺自己的模型。

看着视频里的叶瑄信心满满的样子，电脑这断的陈亦桐也感受到了非常大的压力。自家女朋友不仅提前本科毕业，而且已经对未来有了清晰的规划。

感受到压力的陈亦桐赶紧着手对手里的这篇论文进行最后的修改。如果这篇论文再投中，陈亦桐本科期间已经有了三篇sci一区一作的文章，这些学术成果放在任何一个顶尖大学都可以拿到教职了。

作者有话说：

今天不更了，已经更了一万六千多字了

1关于深度学习（我自己也不算很懂）

1深度学习的概念是2006年提出的，简单而言就是我们通过算法把语言，图像这些数据进行分解，让程序去解析样本数据的内在逻辑和表达层次。一个深度学习的ai是否成功，是要看他学习的样本数据够不够大，女主在这里为什么要创业，就是为了商业化之后获得更多的样本训练数据。

2传统的机器学习可能就是设定好既有的程序，让机器去提取关键数据分析，而深度学习就是一种特征学习方法，把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达，就是教会程序自己去思考。

2卷积神经网络

文中提到的一种算法，卷积神经网络就是在经典神经网络的基础上，在输入层和全连接层加入了卷积层和池化层。一般用于处理多维数组数据（来源百度百科）。国内大多数研究院所做深度学习还是在用卷积神经网络的算法，而且我国目前的深度学习技术应该还是缺少护城河的。

第63章、杰曼诺夫（菲尔兹）

作为工程学院的全a毕业生，叶瑄被邀请作为学生代表在毕业典礼上发言。她也是获此殊荣的第一位中国学生，不过叶瑄拒绝了这个能让她名声大噪的机会。

双料金牌得主，跳级天才少女，全a毕业生，以及还没有公开的身份——独角兽企业day的联合创始人。叶瑄身上的标签太多了，但是对于现在的她来说，这不是一个曝光的好时机。

为了叶瑄这次的毕业典礼，叶父叶母特意从国内飞了过来，陈亦桐自然也早就为女友准备好了毕业礼物。

叶父叶母落地旧金山，叶瑄因为创业计划的事情无暇去接，就委托陈亦桐去接。

这些年叶宗泰总是对着陈亦桐有着莫名的敌意，认为他是要来拐走自己女儿的。事实证明，叶宗泰的直接是准确的，他一上车就发现陈亦桐的后视镜上挂着和女儿的合照。

叶宗泰气的胡子都竖起来了，他就是觉得这一年时间自家女儿的状态不对，果然还是被陈亦桐拐走了。

叶宗泰沉声:“多久了？”这个问题问的没头没尾，但是陈亦桐却知道在问什么。

陈亦桐语气恭敬:“叔叔，到现在为止是331天，还不到一年。”hr

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