第074章 你遇到了真正的變態

“請兩位選手思考3分鐘的時間。”

很快，3分鐘後，主持人將話筒遞到了蔡昆手中。

“下面有請請蔡同學回答。”

他紅著臉，磕磕絆絆了好久：“很抱歉，這個領域，我並沒有深入研究……遞歸神經網絡是具有樹狀階層結構且網絡節點按其連接順序對輸入信息進行遞歸的人工神經網絡，是深度學習算法之一。”

勉強背誦了一些定義，實在有些糊弄不過去，蔡同學道：“很抱歉，我暫時沒有特別好的想法。”

底下傳來了一陣噓聲，蔡同學雖然臉紅，但還是硬著頭皮站在台上。

他擡頭看向張遠。

就看你能夠回答出什麽吧。如果什麽都回答不出來，你憑什麽面試成績比我高怎麽多？

“下邊有請張同學回答。”

“我有個問題。”張遠舉了舉手，“hopfield網絡我聽說過，但什麽叫網絡穩定性？”

這位提問者笑了笑：“如果網絡的某些權值可以收斂至平衡點，即稱權值收斂，那麽輸出也就可以擬合期望的輸出，即稱系統穩定，因此收斂性是針對變量而言，穩定性是針對系統而言。”

“系統的穩定性得到不到保證，控制系統不穩定，網絡的收斂性失去了基礎。”

張遠琢磨了一下一下，說道：“你的那個研究領域，我也沒有深入研究過，只是看過某些論文。不過我有一些簡單的想法，你可以聽聽。”

“……首先是單調性問題，離散時間連續狀態的hopfield網絡模型中當神經元的激活函數是否為單調函數，或者說是否局部單調。”

“第二是，通過研究能量函數成為凸函數的條件，將hopfield網絡的運行看作約束凸優化問題求解，從而嘗試著去論證是否有全局惟一極小點的充分條件……”

“凸優化，您說的很正確！凸優化正是我在做的方向，我還有一個問題……”

這一次倒是說到了這位提問者的心坎裏，他又提了幾個凸優化方面的問題，當場交流起數學來。

最後在主持人的示意下，張遠只好說道：“關於凸優化方面的知識，如果有需要的話，可以台後找我探討，這裏就不詳細說明了……”

很多東西他只是根據平時的積累，隨口胡扯，如果真的能隨機應變寫出一篇論文，那他也不用上台，直接當“論文上帝”好了。

底下已經傳來了一片鼓掌聲。

這麽短短的一段時間，高下立判。

蔡昆恨不得在地上找條縫鉆進去。

他只能紅著臉，暗地裏給自己打氣，或許是因為樣本過少導致的差異，剛好遇到了自己不會，對方會的題目。

主持人又問道：“666號，請說出你的問題。”

提問者是一個女孩，她的問題相對而言比較務實，沒有那麽偏門：“我想要問一個，關於服務器中，緩存方面的問題。”

“緩存分為兩個階段：一是數據的放置階段，在數據需求量較小的空閑時段，利用有余力的通信資源，向每個用戶的緩存設備中放置數據。二是數據的分發階段，假定在數據需求高峰期，每個用戶隨機向服務器請求一個完整的文件，服務器綜合考慮這些需求，分發完整的數據，以滿足所有用戶的需要。”

“我的問題是，如何最科學地設計緩存方案？”

提問者甚至將一個PPT發到了屏幕上。

這個問題很具有專業性，但大家都能聽懂在問什麽。

主持人說道：“好了，各位請思考3分鐘的時間。”

話筒交到了張遠手上。

他笑著說道：“我覺得……還是把機會先讓給蔡昆同學吧。我怕我說了之後，他就沒的說了。”

底下的人又發出了一片哄笑，還爆發出一片口哨聲。

有人相信了，也有人不相信。

蔡昆心中一愣，這一次，他還是有一點想法的，而對面的張遠卻好像說不出什麽東西，需要更多的思考時間。

“……我有這樣一個想法，各用戶分別緩存每個文件的M/N比例的數據，在數據分發階段服務器再將各用戶所缺失的各自（1-M/N）部分的數據逐個發放，此時傳輸數據的值R=K（1-M/N）……”

“不知道大家有沒有聽說過，一種名叫‘編碼緩存’的方案，具體的算法是這樣的……”

“您說的有道理。”

雖然嘴上這麽說著，提問者微微失望，編碼緩存可以說是最平凡的一種想法，早就已經有成熟的算法了，沒有任何研究意義。如果拿這個爛點子去開課題，估計會被導師一巴掌打回來。

接下來輪到張遠，他清了清嗓子。

“蔡昆同學的想法很好，在分發階段，利用已有的緩存信息之間的關系，設計所需廣播內容的一定的編碼組合，使得多個用戶可以同時從單次的信息中譯碼得到所需的部分信息，從而得到全局緩存增益。”