而事实上徐源的做法也的确如此，他在看完U盘中的资料信息后，眉头也可谓是紧皱没想到里面确实存在很多问题。
起码郭志航等人使用的算法公式模型，他大致一看便能给出更好的选择。
怪不得算法评估出来的性能会如此差劲。
经过研究思索后，徐源决定采用一种组合神经网络作为算法的框架。
其原理是可以把每个神经网络模块看做机器的某个大脑，那么此算法主要通过大脑之间对抗，让每个大脑都变的聪明。
而聪明就是每个神经网络模块，都调整到使得全系统能够完成指定的任务。
比如图像处理语音识别等。
对于这个自动化模型，最关键的便是输入和反馈以及整体表现。
因为输入机制是随机分布，不同于以往的输入是带标记的数据，这就意味此算法是无监督学习产物，这是迈入深度学习的最难最实用的一块领域。
徐源相信此机器学习算法完成后，会让国内对机器学习的研究处于领先地位。
但由于模型中涉及到损失函数，且需要用数学化的最优传输框架代替神经网络，所以在计算上要花费一定的时间去完成。
……
就这样。
徐源正式加入计院的机器学习项目后，白天都会去计院研究所那边构造模型。
晚上则回讨论室寻找新的证明方法。
其生活状态倒也能称得上规律。
转眼进入到七月，随着暑假到来学校放假，校园内的人员数量一下子少了很多。
不过这并未对徐源造成什么影响，经过大半个月的努力总算完成模型。
其表达式整体还是属于最优解。
只是当郭志航和朱闽丰等人听到这个消息后，瞬间便瞪大了眼睛，完全没有想到徐源居然这么快就完成了算法模型。
2005年7月19日，周二，计院网络技术研究所。
“徐师弟你没有和我们开玩笑，算法公式和模型真的已经全部弄完了？”
项目办公室内郭志航接过徐源递来的U盘，脸上依旧充斥着不可置信，忍不住再三开口追问。
主要这和他们认知的情况完全不同，记得刚开始他们进行这项工作时可足足花费了几个月的时间，哪像徐源大半个月便全部搞定。
旁边的朱闽丰担心这么赶出来的模型性能不行，略作迟疑还是补充了句。
“要不徐师弟在优化优化，我们这边不着急。”
后面站着的那两位研究生，这时候虽然没有开口说话却也猛点着头。
将郭志航和朱闽丰两人的话悉数听进耳中，徐源对此也是哭笑不得，心想自己效率太快竟也成了问题。
但这事却也不能怪他，毕竟进入深度学习状态后效率本来就会大幅度提高，加上晚上他研究丘诚桐猜想的证明方法没有头绪，便又会把计院的项目拿出来完成。
所以暑假才刚开始，他便已经把自己任务完成了。
倒不是说他太过自信，但对于自己完成的作品他还是比较放心的。
根本不需要再优化什么。
起码在现阶段机器学习的研究中，其算法性能绝对能称得上是领先水平。
于是他只好再次确认道：“两位师兄放心，能不能达到要求等算法出来评估一下性能就行。”
郭志航和朱闽丰两人听到徐源这么说，脸上神情略作迟疑后最终只得答应下来。
毕竟是他们邀请的徐源帮忙，这时候拿到了结果还没验证确实无从质疑，反正就算最终评估出的性能依旧达不到要求，也只是浪费这些时间而已尚能接受。
“那好吧。”
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