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第54节(3 / 3)

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是很重要的提升。

牛津大学教授的报告获得了一致赞叹,完成的时候收获了一致的掌声。

沙勉之坐在了王浩的旁边,忍不住感叹道,“看来,想拿个最佳不容易啊!”他对自己的研究有信心,但要说压制刚才的报告可不好说,还是要看会议评审组的看法。

下面就是第三场。

会议第一天的第二场、第三场都可以说是压轴,有了刚才的精彩报告,好多人也期待其了第三场,上场的是来自芬兰赫尔辛基大学的西弥斯-戈尔利克斯,以及他的同事阿尔马洛夫。

报告的名称则是‘快速而准确的最小均方求解’,内容是对于最小均方算法,也就是ls算法的改进。

西弥斯-戈尔利克斯上台以后,就骄傲的宣布,“我们找到了一种最为快速、最为准确的最小均方求解方法,这种方法可以让计算复杂度降低两个数量级以上,并且不会损失精度和改善的数值稳定性。”

这句话说出来立刻引起会场一片哗然。

最小均方求解是许多机器学习算法的核心,能够让计算复杂度降低两个以上数量级,可不是开玩笑的,那已经不是改善,而是‘跨越式的进步’。

比如,计算一个问题需要一亿次运算,下降两个数量级就变成了一百万次。

这显然是质的飞跃。

西弥斯-戈尔利克斯开始认真讲解说起来,他的同事阿尔马洛夫则在旁边做补充讲解,他们提出了一个非常新颖的分治法,然后用离散傅里叶变换算法,充当整体构架的‘掌舵’。

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