“……如上，我们便通过梯度下降法与非线性激活构造了一个多层感知机模型。”
“我们可以看到，MLP在文本与图像分类方面都达到甚至超过了当前主流的机器学习算法。”
“当然，多层感知机的价值并不在于它的效果如何，它是神经网络的雏形，我们可以基于这个框架进行进一步的改编，”
“例如在处理图像问题时，我们可以在感知机中使用共享权重的卷积层提取图像特征……这部分的内容由我和我的学生王浩中共同实现；而在处理文本内容时，我们可以使用循环网络，它的大致构造如下……这部分内容暂时由我dú • lì 完成。”
【当前人数：149】
标题党的威力恐怖如斯，整个会场内也就三四百人，也就是说他现在已经给馆内接近一半人留下了深刻印象，而这个数字还在慢慢提升。
只可惜估计没什么好印象……徐毅强行无视掉了扎心的提示，在演讲结束后按照惯例说道：
“以上就是我的报告内容，各位有什么问题么？”
台下的听众们互相交头接耳议论纷纷，但一时竟无人提问。
联结主义自从异或问题提出后被冷藏，至今已经三四十年，现在的学者对这个领域都不甚了解，对于自己不了解的领域，不多作置喙是所有人的基本素养。
再者徐毅的报告虽然题目口气大了一点，但实验结果都相当不错，按照成果来讲也算差强人意了，大家对甘于研究冷门领域的学者还是抱有很大敬意的，不愿过多为难。
眼见一时冷场，徐毅正打算鞠躬下台，忽然台下有人举起了手。
徐毅点头致意后提问者站了起来，这也是名青年学者，穿着一丝不苟，看上去文质彬彬，但徐毅总觉得他有点眼熟。
他叫江……江什么来着？正在徐毅思索对方名字的时候，男子开始提问了。
“徐老师，您说联结主义是AI领域的未来，而我看您后面的展示结果，效果虽然很好，但其实都没有达到当前最先进的效果，感觉好像不太能支撑您的说法呀？”
男子一脸微笑地望向徐毅，但徐毅却从问话中感受到难以隐藏的敌意，眼睛一眯。
既然来者不善，那也就不用顾及对方的面子了，徐毅点点头，问出了自己苦苦思而不得的问题。
“这位老师，请问您是？”
听到这句问话，男子充满自信的笑容顿时一僵，不过很快又若无其事道：“我是震旦大学的陈天成。”
好家伙！小白脸，原来是你！
徐毅终于想了起来，眼前之人就是那个给原主带上原谅帽的学界新星。
既然他都来了……徐毅不着痕迹地往旁边瞟了一眼，果然看见了坐在陈天成一旁的江小薇，后者脸上挂着落落大方的微笑，神色自若的看着屏幕，似乎投来目光的只是一个素不相识的陌生人。
这女人，真能装啊！如果是原主在这里。看到对方这幅神态估计就要当场破防了吧……
徐毅心中倒是没什么波动，只是默默感慨了一下，顺便对陈天成的刻意针对有点疑惑。
明明是他挖自己墙角，看这架势，不知道的还以为是自己绿了他呢！
这么一想，徐毅顿时觉得有点委屈，但眼下是学术交流，只好先认真回答问题。
“很好的问题，实际上我刚刚讲到神经网络可以表达极为复杂的特征关系，这一点才是报告的关键。传统的机器学习算法在数据规模较小的时候还能有不错的效果，但当数据量增大，它们的性能却很快到达极限，而这才是神经网络开始展露优势的时期……”
看到台下不少人不以为意的神色，徐毅进一步解释道：
“现在的AI方向上，大家都在很小的数据集上实验算法，这也是MLP看上去不算突出的原因……以图像分类为例，现在大多数人使用的MNIST数据集只有几十M的大小，压缩后甚至不到10兆，而目前最大的数据集，Image，却有一百多G的规模，二者相差几千倍！在这个规模的数据下，最好的SVM方法，其TOP-5错误率也超过了30%，可以说完全没有实用价值。”
“但即便如此，这个任务的最好纪录保持者至今仍然是SVM！”陈天成面露不屑，冷笑道。
“很快就不是了，”面对台下闻言震惊不已的众人，徐毅平静得仿佛在陈述一个事实，“下个月ILSVRC比赛即将结束，请大家记得关注我们的结果。”
ILSVRC是Image大规模视觉识别挑战的缩写，是计算机视觉领域最权威的比赛，二人之前讨论的记录也都来自于这个大赛的公布数据。
徐毅的潜台词无比明显，几乎明示这次大赛的冠军已经是他的囊中之物，此言一出自然又是一石激起千层浪。
“天哪！他这么装哔，真的不怕出门被人打吗？”
赵珂珂吃惊的张大了小嘴，呆呆地看着台上的青年，自己刚刚就知道他很欠了，没想到他居然能这么欠！
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