第74章 數學不會就是不會
  鄭石見等人興奮得一頭扎進了深度學習當中，幻想著他們也能做出跟馬天一樣的產品，但是深度學習哪有那麽簡單。

  深度學習本質上是構建含有多隱層的機器學習架構模型，通過大規模訓練數據，得到大量更具代表性的特征信息。從而對樣本進行分類和預測，提高分類和預測的精度。

  其一層就是一個甚至幾個特征算法，沒有充足的數學知識，架構都搭建不了，更別說後面的模型訓練。

  鄭石見等人加了幾個通宵的班，才算是勉強了解了基爾夫裡論文裡提到的深度學習方法。

  後面開始照著論文運用，訓練模型，最後結果一看準確率才16%，人傻了。

  “會不會是馬天騙我們的?”湯傑飛提出了自己的質疑。

  其它人也認同得點了點頭。

  但是鄭石見卻否決了:“不可能，馬天做的人臉識別大門我觀察過他們員工通過了，確實準確率高得嚇人，反正我是沒看到有識別錯誤的。

  還有，馬天也沒有必要騙我們，因為他完全可以什麽都不說。”

  眾人沉默了，鄭石見說得有道理，馬天完全可以什麽都不說的。至於故意指錯讓他們浪費時間，這對馬天來說也沒必要。

  “會不會是馬天自己研究了一套深度學習算法?”有一個人提出了自己的看法，他分析道“馬天能在Nature上發數學文章，而且業內人士也公認馬天數學厲害，說明馬天的數學確實不一般，他在深度學習上自己寫算法也不是不可能！”

  “有道理！”

  “同意這個看法！”

  其他人也紛紛點頭，認同這個觀點。

  鄭石見卻是沉默了，因為他遐想到了一種可能:馬天是不是早就預料他們做不出來，才直接告訴他深度學習這一條路?

  “想辦法聯系一下國內有關深度學習的數學家吧，看能不能請他們看看！”鄭石見最後決策道，現在他們做的效果這麽差，只能求教一下那些數學家們了。

  雖然他覺得效果不大就是了，畢竟他也是國外知名大學的數學和計算機雙料博士。

  幾天過去，鄭石見和團隊成員問了好幾個國內研究深度學習的數學家們，得到的答覆都是搖搖頭。

  甚至有的數學家還質疑起了他們:“你們說馬天做出了99%識別率的人臉識別算法?你們是騙我的吧?”

  鄭石見也不廢話， 擺擺手讓手下把馬天員工發在網上的視頻展示給了他看，當場那個數學家人就傻眼了。

  “我做不出來！”那個數學家看完視頻也直接承認自己做不出，數學家沒什麽好虛假的，不會就是不會，不行就是不行！
  幾天下來求助了國內一圈，也沒有一個人給答覆，鄭石見也是在辦公室抽煙歎氣。

  雖然他早就做好了心理準備，但是當結局是自己預料的那樣時，還是忍不住頹廢。

  湯傑飛突然說道:“要不請馬天幫一下我們?”

  鄭石見沒有說話，另外一個同事卻是插嘴問道:“飛哥，你是不是沒有了解過馬天啊?”

  “我確實沒有仔細了解過！”湯傑飛點頭，他就是個閉眼研究的程序員，哪有空管網上的那些事情。

  “飛哥，馬天不但是一個數學家，他還是小藍車創始人，身價好幾十億呢！而且他還出了名的狂，被稱為馬狂人！”