2840页的计算机毕业论文,德州奥斯汀的中国博士写了什么

肖骁

《量子报告》|仅目录就有31页,论文分享了2840页.

你说得对,这是计算机科学系博士毕业论文.

说实话,计算机系的教材没有他的厚.

那么,这篇毕业论文写的是什么呢?

三个角度,学习矩阵理论

本文主要从三个角度研究机器学习和理论计算科学中的矩阵理论

其中包括矩阵在优化算法中的作用,随机矩阵中的浓度不等式,以及为矩阵开发的新算法。

首先是优化算法的研究。作者在研究了现有的矩阵乘法理论后,提出了一种新的线性规划算法。

该算法突破了停滞30年的研究,可以应用于经验风险最小化等优化问题。

除了算法之外,作者还研究了深度神经网络中的优化算法,并证明了随机梯度下降法为什么能在多项式时间内找到神经网络训练目标的全局最小值。

这一理论研究的结果也适用于递归神经网络(RNN)。

其次,研究了随机矩阵中的集中不等式。

事实上,随机矩阵也是陶哲轩,具有代表性的研究领域之一,在压缩感知中有着重要的应用。

作者主要研究了随机矩阵中的chernov边界,并给出了许多新的应用。

此外,作者还研究了差异理论中的斯潘塞定理,并将研究结果推广到了卡迪森-辛格问题。

最后,作者对矩阵问题提出了一些新的算法。

这些问题大致可以分为矩阵分解问题和结构重构问题。第一类算法主要是关于低秩矩阵分解;第二类算法主要针对结构化矩阵的一些重构问题。

例如,作者为压缩感知算法设计了相应的矩阵和算法,并给出了快速傅里叶变换算法。

“有输入就有输出”

除了理论研究,作者还腾出了一页的附录,给刚开始读博的小伙伴们写了几句。

他说他曾经想退出多次,的博士生涯,但最终他坚持下来并积累了一些经验。

比如他每次见面都习惯用LaTeX写下各种观点和理论,并做一个复读。

如果在转售过程中发现错误,请找出错误原因并记录详细信息。他认为,记录探索中遇到的问题可以为取得真正的成就提供灵感。

另外,作者还说,他以前写论文的心态是“解决某个问题”,但是三个月后,不仅问题没有解决,心态也崩溃了。

他的朋友建议他参加一些课程,为他的论文寻找灵感。果然,下课后,他的第一篇博士论文出来了,心态也恢复了平静。

因此,他仍然坚持阅读更多的论文和持续输入.如果有顶级论文发表,他会快速浏览每一篇,选择有用的论文并仔细阅读。

最后作者说,不要放弃和任何领域的人交流的机会。他也愿意探索合作者想研究的领域。

关于这篇博士论文

作者宋钊,博士,德克萨斯大学计算机科学系,西蒙弗雷泽大学。在此之前,他是哈佛大学的访问学者,也在IBM研究中心实习过。

博士期间的研究兴趣为机器学习、理论计算科学和数学,兴趣包括深度学习理论、对抗样本、傅立叶变换等。

当然,这些研究成果之所以能写成一篇2840页的论文,与宋钊博士研究期间一起进行研究的合作者分不开。

在那里,加上与他讨论观点和交换理论的学者,名单差不多有五页:

而且,也不完全包括在他博士生涯中帮助过他的人。

例如,他在毕业论文期间,得到了许多朋友的帮助。但是这些朋友都不愿意加入作者名单,他就一起写了一句谢谢。

网友:当教科书就好

论文出来后,有网友调侃。如果你想把论文写得更长,你也可以试着把字分开。比如“不要”可以拆分成“不要”.

也有网友表示,这篇论文的篇幅几乎赶上了教材的编写。(也许收拾一下,真的可以出书了)

但是,既然论文这么长,那肯定是写了很久了。估计校对不容易.

有网友说,你要看这2840页的论文,就应该看。

然后,如果你想看这2840页的博士论文全文,可以在量子位后台回复“2840”就可以得到。

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