最后，再用有监督的方式，对整个网络进行微调。

    这套方法，正是那位AI“教父”

    它彻底解决了深度神经网络的训练难题，开启了深度学习的黄金时代。

    马宇腾的思路清淅无比，键盘敲击声在安静的书房里连成一片。

    他象一个忠实的记录者，将未来的科技蓝图，一笔一划地描摹到眼前的屏幕上。

    一个小时过去，文章的理论框架和实现路径已经基本成型。

    然而，当他试图为其中的关键算法提供严谨的数学推导时，他的手指停住了。

    屏幕上，光标孤独地闪铄着。

    他皱起眉头。

    他记得结论，记得原理，记得那些算法的名字和作用。

    但他记不住具体的数学公式。

    那些复杂的矩阵运算，那些偏导数和梯度下降的推演过程，那些涉及到大量线性代数和微积分的符号，在他的记忆里只是一片模糊的阴影。

    他两辈子都不是数学专才。

    穿越带来的记忆力增强，能让他记住看过的文本和图象，却无法让他凭空掌握一门深奥的学科。。

    这就象他知道原子弹的原理是链式反应，却造不出原子弹一样。

    他盯着屏幕上那个“梯度下降”的标题，脑子里空空如也。

    他试图回忆那些公式，但浮现出来的只有一堆杂乱无章的希腊字母。

    “该死。”

    他低声咒骂了一句，烦躁地抓了抓头发。

    难道要让这份足以改变世界的文档，卡在最内核的数学证明上？