h**c 发帖数: 1979 | |
h*******i 发帖数: 4386 | 2 what is density functional ?
【在 h**c 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 都是忽悠人的,谁信谁傻逼。
|
h**c 发帖数: 1979 | 3 密度泛函,拿了诺贝尔的
【在 h*******i 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : what is density functional ?
|
h**c 发帖数: 1979 | |
l******t 发帖数: 55733 | 5
so what?不是还得有人去分析
【在 h**c 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 真正有价值的是大公司手上的数据,算法不值钱
|
h**c 发帖数: 1979 | 6 是啊,但是难的不是分析,而是有数据可以分析
【在 l******t 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : : so what?不是还得有人去分析
|
n******g 发帖数: 17225 | |
c****3 发帖数: 10787 | 8 明摆着的,Deep learning起家的图像识别,连个苍蝇都比不上,在算法上完败。
说明生物的算法,根本不是这些东西,完全是错误的道路,就是比自己以前好而已,和
生物根本不能比 |
h**c 发帖数: 1979 | 9 这是千老常用的方法,在特殊条件下做出一个很好看的结果,然后以此骗经费。结果这
技术放到真实世界根本没法用。
【在 n******g 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 能让棋渣真的变成棋渣,还不厉害?
|
f****e 发帖数: 793 | 10 如果能在特殊条件下有比较实用的价值,也是有价值的,现在的问题是在特殊条件下的
应用也很有局限性。
关键是,这玩意儿不就是个线性回归么?高明在哪里? |
c****3 发帖数: 10787 | 11 围棋是噱头,和当年的深蓝国际象棋一样。
其实要比,就应该比每个人都会的,比如图像识别,自然语言,理解,举一反三之类。
这些AI投入最多,基本都是完败
【在 n******g 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 能让棋渣真的变成棋渣,还不厉害?
|