江寒心中忐忑起來。
難道蘇婉瑩對我的小心思，根本沒有瞞着她？
或者說，沒有瞞得過她？
甚至鬼丫頭暗地裡把下午的事情，透露給了夏雨菲？
以蘇婉瑩的詭計多端，這也不是完全不可能的！
那麼，咱要不要坦白從寬呢？
可萬一夏雨菲只是敏感過度，其實什麼都不知道……
那豈不是此地無銀、作繭自縛？
啊啊啊，有點頭疼……
屏幕裡。
夏雨菲忽然有點坐不住：“不行，明天我要去你那裡一趟。”
江寒無語片刻，說：“想來你就悄悄地來，都說給我知道了，你還能查到些什麼？”
“纔不管，就要去。”夏雨菲小嘴一扁，賣了個萌。
江寒眨了眨眼。
女朋友主動送上門？
好像讓人有點期待啊，這要是不好好“欺負”一番，就白長這麼大了……
這麼一想，居然還有點小“激動”？
好吧，先別想太多了，不然……
江寒溫和一笑：“嗯，那就說好了，一定要來，不來的是小狗。”
夏雨菲：“……”
接下來，兩人又聊了一會兒。
11點，夏雨菲準時上牀睡覺。
掛斷視頻後，江寒的心情已經安定了下來。
不管發生什麼事，都要守護好夏雨菲，對自己來說，她就是最後的港灣。
讓她開心，讓她快樂，最好能與痛苦永遠絕緣……
接下來，江寒就振作精神，繼續看書、做題。
直到12點多，才累得一頭栽倒在牀上。
然後，眼睛一閉，人事不知……
一夜無夢。
第二天，江寒起牀後，繼續進行機器學習方面的研究。
在另一個世界，“機器學習”這門學科，在幾十年的發展歷程中，逐漸形成了各種流派。
其中江湖地位最高的，有“五大門派”。
分別是符號主義、貝葉斯派、進化主義、行爲類比主義，以及後起之秀：聯結主義。
其中，聯結主義的代表理論，正是“人工神經網絡”、“深度學習”。
而在這個世界中，除了“聯結主義”，另外四個“山頭”已全部被人佔領……
想要在機器學習領域深耕，掌握現有的技術，也是十分必須的。
至少可以觸類旁通，也可以在寫作論文時，合理引用，避免重複造輪子……
所以，江寒打算將其他分支的技術，全部系統地學習一遍，爲以後開展“神經網絡”的後續研究，夯實基礎。
今天，江寒打算研究的，是貝葉斯派的“鎮派武學”：“概率圖”算法。
概率圖模型是機器學習的一個獨特分支，是圖與概率論的完美結合。
在這種模型中，每個節點表示隨機變量，邊則表示概率。
在長期發展中，概率圖算法也誕生過許多輝煌的成果。
例如“馬爾可夫模型”，在語音識別方面，就長期處於主導地位，同時也廣泛用於各種序列數據分析問題……
江寒先上網查找了一番，將所有關於“概率圖算法”的論文收集起來。
一個半小時過去，總共蒐集到了三十多篇相關論文。
江寒先粗粗地檢閱了一遍。
其中不少東西，有點似曾相識，應該是以前聽說過，或者重生前接觸過。
但印象並不特別深，因爲當年的自己，只對“深度學習”特別感興趣。
其他方向基本上都是一帶而過，並沒有深入研究。
江寒開始一篇一篇地刷論文。
但很快他就發覺，“概率圖”並不像預計中那麼容易掌握。
難怪不少人一提到概率圖模型，就談虎色變，的確有點晦澀，不好理解。
按理說，以自己目前的腦力，研究現成的理論，並不該這麼費勁。
可現在卻有點舉步維艱的意思。
究其原因……
江寒稍微一想，就明白了癥結所在。
這個玩意對他來說，就是個全新的方向。
重生之前，對其完全沒有了解，只是聽說過有這麼個東西。
對概念的掌握，以及各種細節的理解，連皮毛都算不上。
如果僅僅只是這樣，那也就算了，只要稍微花點時間，遲早還是可以全盤悟透的。
但偏偏，他的數學基礎雖然不錯，深度卻略顯不夠。
相關理論基礎，以及知識的積累，也不算特別充足。
俗話說：巧婦難爲無米之炊，所以……
好比做一道極度複雜的證明題。
有時候，明知結論是正確的，過程也很不容易推理。
而且更糟的是，許多必須用到的知識點，比如概念、定理、推論什麼的，以前從來沒有接觸過。
這就相當於從採礦、種橡膠樹開始學開車，不南轅北轍、難到極點纔是怪事！
所以說，就算腦力提升了，也不是無所不能的。
再優秀的頭腦，也需要一定的知識底蘊，才能發揮出應有的威能……
當然，要想解決這個矛盾，倒也不是特別困難。
一句話，學就完了。
俗話說：磨刀不誤砍柴工……
接下來，江寒打算先好好充充電，學習一下相關的知識。
先打好基礎，尤其是數學，回過頭來再刷論文，才能事半功倍。
江寒先回了一趟學校，去寢室裡翻找了一頓。
將從前買來的各種教材、參考書全都帶走。
再次回到星河酒店後，就閉門不出，認真研讀。
不得不說，他現在的學習效率十分驚人。
和以前比起來，不知提高了多少倍！
例如這本《概率論與數理統計》。
這是江寒從幾十種同類教材中，精挑細選出來的，屬於數學本科的專業教材。
比他以前學過的工科教材，涉及面更廣，理論更深入，學習難度也更大。
一般的數學本科生，大約要用兩到三個月刻苦攻讀，纔有可能學完。
至於能掌握多少，還要另說。
期末會不會掛科，還要看個人能力，再加上一點點運氣……
而江寒呢？
只用了一個上午，就完全通讀了一遍，並做完了書後全部習題。
以前很難理解的概念，一看就懂；許多複雜的推理過程，一想就通。
合上書以後，書裡的知識點，也幾乎全都歷歷在目，一點都沒有遺忘的跡象。
而且還能舉一反三、融會貫通。
課後習題基本沒有他半分鐘內解決不了的！
這樣的學習效率，實在太嚇人了。
看看時間已經中午，江寒就去2樓的餐廳飽餐了一頓。
飯後，江寒走出酒店，進入了附近的一個小區。
小區中央有個小廣場，不少人在休閒、運動。
江寒在這裡溜達了幾圈，放鬆一會兒，也順便消消食。
在這個過程中，他也沒有停止思考。
一上午的《概率學與數理統計》沒白看，關於“概率圖”方面的問題，思考起來果然比原先順暢了不少。
但可惜還是有點不夠清晰、透徹。
江寒也不急躁。
畢竟現在這種情況，纔是學習、科研的常態……