第13章(1 / 5)

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  沈疏桐探进头来,手里提着两个纸袋,眼里闪着狡黠的光:“嗨,傅同学,果然还在调试程序?”

  傅景川握着鼠标的手指几不可查地收紧了一下,面上却依旧平静,只淡淡“嗯”了一声,仿佛她的出现完全在意料之中。

  沈疏桐走进来,非常自然地将其中一个纸袋放在他桌上。“喏,谢你上次的帮忙。他们家的冷萃确实不错,还有这个海盐芝士蛋糕,据说是招牌。”

  傅景川看了一眼纸袋里的咖啡和精致的蛋糕,又抬眼看了看她。她今天换了件宽松的针织衫,头发柔软地披在肩上,比起白日的利落,添了几分温柔。

  “谢谢。”他接过咖啡。

  沈疏桐拉开他旁边的椅子坐下,拿出自己的电脑和那杯咖啡。“不客气。其实……是我自己的模型又遇到个坎,想着傅同学周五晚上或许有空,再来指点一下迷津?”

  她眨着眼,语气半是玩笑半是认真,巧妙地给了彼此一个台阶。

  傅景川插上吸管,喝了一口冰咖啡。“哪里有问题?”他侧过身,看向她的屏幕。

  沈疏桐立刻打开一个复杂的金融预测模型,指向其中一段迭代算法。“这里的收敛条件我总是设置不好,迭代要么太快失去精度,要么太慢无法在规定时间内跑出结果。我试了几个常规的优化方法,效果都不理想。”

  傅景川仔细看着代码,眉头微蹙。这确实是个棘手的问题,涉及到底层算法的效率优化。

  “你用的梯度下降法本身没问题,但步长调整策略太保守了。”他沉吟片刻,手指在键盘上敲了几下,调出一篇晦涩的论文,“看看这个,去年neurips会议上的一篇论文,他们提出了一种自适应步长算法,或许能给你启发。不过……”

  他顿了顿,似乎在组织语言如何解释那个复杂的概念。

  “不过那篇论文的核心思想是基于损失函数的二阶导数信息动态调整,对吧?”沈疏桐立刻接话,眼睛发亮,“我读过那篇!但我觉得他们的方法在非凸优化问题上可能会陷入局部最优解,我正在想能不能结合蒙特卡洛随机采样的思想来跳出……”

  她滔滔不绝地说下去,甚至顺手拿过傅景川的笔记本,在上面快速写下几个数学公式和她的思路。

  傅景川有些惊讶地看着她。他没想到她不仅读过了那篇相当前沿的论文,还有如此深刻甚至带点批判性的见解。她写的思路虽然大胆,却并非异想天开,甚至隐隐指向了一个他最近也在思考的方向。
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