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这么看,人工智能正如一个“黑盒子”:一组输入经过一定的处理,得到一种输出,这不就是“函数”嘛。人工智能的核心,或许是一种“函数”关系,只是区别于普通的函数,大部分深度学习模型的函数关系都是无法显性表示的。而由于模型够深,其具有足够的表现能力,能够去拟合几乎任意的函数关系,所以人工智能没有追究这个黑盒子的工作原理到底是什么,而是用大量的数据去拟合它,就得到了相对较好的结果,取得了广泛的应用。
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吴楠是严健指导的第一个博士生。几乎每周,严健都要和吴楠进行一次单独讨论,听他阅读文献的想法,参加学术报告的感悟,以及实验操作的困难,还指定一名博士后结对帮助吴楠。并把他送到香港的实验室,让他在国际化的学术环境中成长。在严健推荐下,博士毕业后的吴楠留在西部,把所学的基因组学技能结合到临床研究中发挥价值。
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