1樓：袁進輝
粗略的了解了一些他的觀點，我覺得：他關心的問題是正確的，why deep learning works? 解決問題的大方向也是正確的，我相信這個問題最後的解答應該是距離資訊理論，微分流形，微分幾何不太遠。
我也曾對這樣的問題研究過一段時間，但理論要求超越了我的能力。
更正：上面的微分幾何改成資訊幾何
2樓：
我看他說的一些intuition還算有理，給我的感覺知識面很廣，連資訊保安領域都懂。很懷疑他那想法只是一時興起，沒有深思熟慮。說句不好聽的，乙個做物理數學的想來cv／ml摘hanging fruit，也得有那個本事才行，數學／ee／自動化那群老師乙個勁往這個方向靠，人家也沒啥成果啊。
乙個思路之所以別人沒去做，很可能試了沒效果。
傳統bayes也需要一堆assumption。。。
從學生的角度來說，大家都是要吃飯的，先畢業（水夠）再說。都是普通人，活著就不錯了。
3樓：
你們這是在文革麼？ 乙個個的都蒙著臉，這是咋回事啊？ 文革結合3K黨麼？ 沒辦法，我也把帽子壓低點。而且，我覺得大家都要接受教訓，不能招惹小人，特別是在有文革傳統的中國。
我不由得想起了我最喜歡的作家汪曾祺寫的他當右派挨批鬥的經歷。他的書中說，有的同志批評他的詩中有一句，『遠樹的綠色的呼吸』，批評的人說，『連呼吸都是綠色的了，這多麼反動啊』。我覺得這裡批鬥會中有些同志的發言也有點這個意思，不知道這些同志是真的沒讀懂這句詩還是別有用心沒事找事。
批鬥會不如讀書會，我給大家推薦一本書吧，與其扯犢子發洩不滿，不如靜下心來好好學習。
Quantum Information Meets Quantum Matter
文小剛出品，必屬精品。我覺得這本書是講深度網路的，讀懂了也許對理解『遠樹的綠色的呼吸』有幫助，讀不懂也沒關係，至少知道有些東西你現在是看不懂的，也有好處。
4樓：qu89pe
稍微看了下LDDMM, 是給定初態和終態，去找乙個時變的向量場使得初態可以微分同胚的變到終態。但是DL是已知初態和梯度流，去尋找終態的過程。我可能還沒理解這兩者的對應關係。
另外尋找兩個領域的關聯，應該要找的是functor, 不止要尋找object的對應，還要尋找map的對應。這樣的關聯要能帶來新的啟發和結果，而且想法需要有計算作為支援。
5樓：「已登出」
看著ID眼熟，想起來這哥們還是個中醫粉，覺得中醫像AI，AI能取代臨床實驗，所以中醫更nb…
不在國內創業可惜了2333
還有"常識是最重要的先驗"，康德震怒……
目測就是灌水灌膨脹了……
6樓：
很多人喜歡說，Ideas are cheap. Show me the code!
對這貨，我想說，Intuitions are cheap. Show me the proof!
7樓：
總愛從物理和微分方程的角度解釋神經網路的問題，大部分言論依靠直覺而非實證，但未見其做實驗或推公式證明其理論。
然而他說的可能是對的。
8樓：
不著邊際的比喻太多就成了民科。
比如，時空背景和物質分布實際上通過愛因斯坦方程和測地線方程相互作用，其作用的公式和性質與深度學習中的網路結構/資料分布沒有什麼實質的關係。因此這種比喻沒有意義。要都這樣，是不是還可以將其和孟子/莊子的思想聯絡起來？
9樓：
我覺得他的回答挺好的，玄學就需要用玄學來解釋，他就是活學活用解釋玄學的典範了
更新，其實搞AI圈子裡都喜歡自嗨，什麼cover shift啦，什麼神經網路的泛化啦，都是些強行解釋或者實驗佐證，為什麼不能允許人家用物理學，用中醫理論，用陰陽五行，用煉金術來解釋呢
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