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陈知礼瞥见她气鼓鼓的模样,呵笑了声:“又在心里骂我不好好说话了?”

“?”

唐念惊恐地朝他看过去。

他怎么知道,不会是有读心术吧。

“谁让我在八卦阵买了房,只会阴阳怪气。”

“……”

你对自己的认知还挺清晰。

昨天下午唐念处在气头上,所以才训练模型骂他,但是算法跑完那会儿她已经睡着了,压根没看到内容,但总归不是什么好词。

车内安静了一会儿。

陈知礼说起此行正经事:“韩教授的团队遇到了技术难题,有些老中医的字迹潦草模糊辨认困难,无法转化成电子版,这次去解决技术问题。”

鉴于刚口出狂言,唐念现在乖的跟鹌鹑似的,没防备,顺着他的话就往下接:“可以用lst-right啊,表现比普通神经网络隐马尔科夫模型好,特别是在这种连续手写识别上,准确率挺高的。”

目前工业界使用的手写识别一般有三类,卷积神经网络、循环神经网络和隐马尔可夫模型。lst模型就是一种有记忆的循环神经网络,通过特殊的门控机制,来处理一系列文本或图像数据。

唐念说的lst-right则是在lst模型基础上做了进一步优化,简化参数,提高速度,错误率能降低到10以下。

这篇论文的作者是陈知礼博士期间认识的一位美籍华裔,目前并未应用到工业界,只在小众学术圈传播学习,国内更是连资料都查不到。

陈知礼很惊讶她能一下子想到这种算法。

唐念似乎也意识到什么,后知后觉地打补丁:“我瞎说的哈哈,你别当真哈。”

陈知礼没说话了,单手掌着方向盘,食指随节奏有一下没一下敲着,似是在思考问题。

他并不知道唐念来读研的真正原因,按她的说法是水个硕士毕业证回老家进体制内躺平。

nlp领域更新迭代的速度太快,别的同学都在拼命做实验、发论文,根本不敢睡觉,生怕自己一觉醒来nlp又有新成果了。

而唐念,一位名校毕业生,完全没有“造福人类、成就一番事业”的精气神,咸鱼的彻底,每天对自己洗脑三次,“人啊就不要那么好强。季羡林大师都说了,大多数人的一生,一没有意义,二没有价值。”

八年真的让人变化这么大吗?

把一个积

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