因为这些东西居然真的有用！
这小子真的是天才？
怎么可能？
有这个疑问的当然不只是江南蓁。
宋立恒目瞪口呆的看着侃侃而谈的方豫。
究竟你是计算机专业还是我是计算机专业？我都不懂，你说的这些老童能听懂吗？
别说他不懂，方豫自己其实也不懂。
但他懂得通过柚子传递到埃瑟朗之核的信息照本宣科的念呀。
果然还是装学术比最爽。
方豫念着意识中的信息，感觉好像每个毛孔都做了个毒龙。
爽死了。
“我研读的第二篇是《自动编码变分贝叶斯》，这篇论文实际上……”
“这种近似通过最大化证据下界来实现，从而避免了直接计算难以处理的后验分布……”
“VAE的损失函数由两部分组成……”
“基本上，可以把这篇论文提到的VAE视为机器学习的底层工具之一，可以为强因子模型在大数据中的应用提供底层支持。”
听完方豫对第二篇论文的讲解，张畅也坐不住了。
他是国立数院的，这篇论文中相当一大部分比例内容都是他专业方面的内容，涉及到复杂的概率图模型和变分推断，需要研究者对概率论、统计学都有比较深入的理解才能读懂。
而在方豫的讲解之下，他居然真听明白了这论文到底是干嘛的！
这说明这个大二学弟是真的把这篇文章彻底理解了啊。
这种妖孽不早就应该去MIT或者斯坦福了吗？至少也得去个普林斯顿，还留在国内读什么大学！？
张畅是真学神，智商高达160，他的智商可不是那种网上公众号九块九一套题测出来的，而是真的参加了门萨测验的结果。
要不是他研究生毕业后的路早就被铺好了，他都不可能留在国内读研。
没有人比学神更能理解什么是学神。
这还是张畅生平第一次有了被人碾压智商的感觉。
方豫讲完第二篇，紧接着就开始讲第三篇。
“第三篇《生成对抗网络》是去年的大热论文，内容比较简单……”
听到方豫说的，宋立恒感觉心脏都在疼。
比较简单？你说的是人话吗？
哪儿特么简单了？
那个目标函数你真搞明白了？
“其中，D(x)是判别器对真实数据xx的判别概率，G(z)是生成器生成的假数据……”
艹！还真搞明白了。
现在的本科生都这么变态的吗？
不对啊，7月份之前，老子也是本科生啊。
在宋立恒生无可恋的目光中，方豫开始为自己的组会首秀结尾。
“在应用层面，这篇论文主要讨论了对抗网络训练模型在图像生成方面的作用。”
“但实际上，依据其算法，我们可以尝试生成对抗网络应用在强因子模型之中。”
“例如在合成数据集方面，它可以……；同样，也能用于高维数据的降维，提取因子的效率比之前可以提升上百倍；在异常数据监测上……；最重要的，它展现出了模拟和预测复杂的金融市场行为的潜力……”
“综上所述，我认为我们课题第一阶段的目标，完全可以将GANs与强因子模型进行结合，我相信这两方面应该能碰撞出比较灿烂的火花。”
“我的汇报结束。”
方豫对童永山以及其他组员点了点头，很自然的坐了下来。
现场足足安静了十几秒。
“啪！啪！啪！”
童永山打破安静，率先鼓起掌来。
“好！好！好！”童永山激动的脸都红了。
方豫再次获得了童永山的三好学生认证。
童永山怎么也没想到，一次普普通通的组会，居然由组内学历最低的本科生，给自己找出了课题的第一阶段的方向。
“方豫，如果由你来组建GANs与强因模型的应用结合，你有多大把握能够成功？”
童永山此言一出，四座皆惊。
这是已经指定组长了吗？
我们一堆硕士博士，以后要听这个本科生的？
这特么还是本科生吗？
童永山目光炯炯。
他根本不在乎谁当组长，无论谁是组长，最后都是给他打工。
他更不介意自己是一作还是通讯作者，如果方豫能够搞成功，一阶段论文的一作给方豫又如何？
这就是手握7篇五大顶刊SSCI顶级学者的底气！
第137章 门票到手了（第二更）
2024-07-16
方豫所讲的三篇论文，每一篇其实童永山都没完全听懂。
毕竟其中都有相当一部分属于非常专业的计算机科学，与传统的应用数学有联系，但又不是那么紧密，需要进行专门学习。
听不懂归听不懂，但丝毫不影响童永山发现其中的价值。
因为科学的思考方法是相通的。
身为顶级学者的童永山，具备相当强的科学素养。
所谓科学素养，就是哪怕对方说的早就偏离了你的专业领域，但你仍旧能够从对方的证明思路、论证方式、论据选择上判断对方说的到底靠谱不靠谱。
面前的这个金融学大二生，对三篇论文的应用论证是完全没问题的！
听完方豫的报道，童永山已经很敏锐的察觉到，方豫选择这三篇文献一定是有用意的！
是的，这三篇文献表面上看起来都是神经网络与深度学习方面非常有影响力的论文，但方豫刚刚在汇报中，有意识的把三篇论文的内容进行了相互的印证与借鉴。
而最终方豫的结论，表面上看，是仅和第三篇论文相关，但前两篇论文在其中起到了关键的基础作用。
例如利用深度信念网络的预训练方法来优化GANs的训练，或者利用变分自编码器的隐变量模型来改进因子模型。
这说明，方豫对于GANs在强因子模型中的应用，应该至少有了一个初步的研究方向！
凡是搞过科研的都知道，对于任何一个科研项目来说什么最重要？
研究方向最重要！
一千个课题中，走错方向的可能就有九百个，走对的那一百个中，没分配好体力，走到半路就没力气的，可能又有九十个。
走对了路，且又有实力走到罗马的，到了最终，可能只有十个。
不过，走错的那九百个，其中的确也有非常小的几率，没有走到罗马，但他们走着走着，居然走到了长安。
例如尚未上市的烈阳精魄液的主要对手——蓝の丸，众所周知，在开发之时，原本是用来治心脑血管的。
但这种例子占整体科研项目的比例，实在太少太少了。
正因如此，当童永山意识到，方豫可能的确找到了一条道路的时候，把一阶段的主导权放给方豫，也就变成了自然而然的选择。
当然，这也和童永山的学术操守有一定的关系。
换成那种心黑手狠的导师，只给你留个二作，伱还得感恩戴德每天开车去他家给他接送孩子，顺便把发到卡里的经费给他送过去。
否则别想毕业。
“老师，我能问一下，预算多少么？”方豫眨了眨眼，发出灵魂一击。
“呃。”童永山难得的结巴了一下。
倒不是说国立经院没经费，而是这个课题的开题报告他还没提交呢。
没有开题报告，自然预算也就无从谈起。
就算开题报告批了，也不可能光是用国立那点经费。
国立给的，只够买点办公用品和给研究生发补贴和福利的。
大头还是要找企业。
尤其这种和计算机大数据相关的研究，虽然以前童永山没做过，但他也知道，做这玩意儿的研究，可是很烧钱的！
别的不说，现在深度计算和神经网络都是用GPU也就是显卡来做，买十块最新的TitanX，就要十万块，再算上主板内存SSD之类的，两三套服务器配下来，没有二十万根本打不住。
这还不算资料购买费，这又是一大笔花销。
然后，有了系统，得有专业的系统管理员吧？没有的话，光是组里这几块料，要谁维护系统？
聘一个系统管理员，一年又要二十万。
云计算服务，又是至少十万。
网络服务、期刊订阅、数据集购买、软件许可、开发工具和库，这些都得要钱。
电费之类的就不算了。
林林总总杂七杂八的算下来，没有一百万这个项目连一阶段都做不下来。
当然，其中一部分钱是可以省的，例如系统管理员，找一个大三或大四的学生来，说不定一个月两千块都用不了。
但为什么要省？
童永山在迈国呆的时间长了，更是没有这个意识，觉得还蛮正常的。
“老师，如果还没有准确预算，我倒是有个想法，有家公司跟我挺熟的，正好想要涉足这方面，我可以尝试找一下他们，看看能不能拉来一些赞助。”
方豫的语气很平淡。
张畅一听，得，感情人家不只是学术过硬，还特么能带资进组。
原本还有点争取项目主导权的微弱想法，登时冇了。
“赞助？”童永山就算年轻时不通事务，这么多年熏也熏成老腊肉了，一听这俩字，就觉得不对。
自己现在岁数大了，总不会有女赞助人潜规则了吧？
童永山不动声色：“什么条件？”