前谷歌大脑科学家称梯度下降为机器学习中最优雅idea,LeCun大赞( 三 )
当然 , 简单又通用的Transformer也必须得有一票 。

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这里就不一一列举了 。
不过 , 也有人认为机器学习根本谈不上什么优不优雅 。
“毕竟在得到最终结果之前 , 你得经历各种报错和bug的折磨 。 要我说 , 我还是觉得物理学中的诺特定理是最优雅的东西 。 ”

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所以 , 这就是我们很少谈论机器学习之美的原因吗?
也不止如此 , 有人就表示:
即使机器学习到了2022年 , 你也不能在没法确保能达到一个有趣结果的情况下就随意“鼓捣”宝贵的GPU , 这样的话 , 谁还在乎机器学习到底优不优雅呢?

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emmm , 似乎真相了……
不过总而言之 , 不少人都表示DeepMind研究员提出的这个问题非常好 , 大家的评论也都很有意思 , 值得一读 。

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最后 , 你觉得机器学习中存在美的东西吗?
如果有 , 你pick哪一个呢?
参考链接:
[1]https://twitter.com/ch402/status/1533164918886703104[2]https://twitter.com/ylecun/status/1533451405167669249?s=21&t=D9isbiwEfnEJPFg_SROYng[3]https://twitter.com/GaryMarcus/status/1533518358968008704—完—
【前谷歌大脑科学家称梯度下降为机器学习中最优雅idea,LeCun大赞】量子位QbitAI·头条号签约
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