馬庫斯聽到林楓提到“改進網絡結構”時，愣了一下。
這話聽起來似乎有些輕描淡寫，在2014年，深度學習的結構問題是個熱門話題，而大家都還在圍繞如何改進已有的架構，比n（卷積神經網絡）和rnn（循環神經網絡）展開討論。
大家都在想著要改進網絡結構。
可要說“改進網絡結構”，得具體到什麽程度才能真正解決梯度消失問題呢？
他遲疑了一會兒，問道：“改進網絡結構？你是說嚐試新的層設計，還是在激活函數上進一步優化？”
林楓微微一笑，顯得胸有成竹。
畢竟林楓關於人工智能的知識量截止到2024，而現在才剛剛2014。
在2024年，解決梯度消失的核心技術已經有了突破性的進展，比如“殘差網絡”（re）的提出，在當時被認為是改寫深度學習領域的一項技術。
但在2014年，這個概念還遠未被提出。
林楓意識到自己可能正站在改變這一切的關鍵時刻。
“激活函數的優化確實重要，”林楓淡淡說道，“但我說的改進，更多是指在網絡層次的設計上。你有沒有想過，深層網絡的問題不隻是梯度傳遞不下去，而是信息本身也無法有效傳播？信號在一層層中傳遞時，逐漸丟失了原本的重要信息，等到最後幾層時，網絡幾乎是在‘盲目學習’。”
“這個道理我懂，”馬庫斯點了點頭，“但我們已經嚐試了很多調整，比如增加跳層連接、在特定層使用更強的正則化，甚至嚐試了不同的初始化方法，效果依舊有限。”
林楓暗自一笑，跳層連接？
看樣子馬庫斯已經有了些殘差網絡的雛形思想，但還沒觸及真正的核心。
“你們是朝著正確的方向走的，”林楓說道，眼神中透著些許不易察覺的自信，“但或許你們忽略了一個更關鍵的概念。網絡越深，信息傳遞的阻礙就越大，而如果我們在每幾層之間構建直接的‘捷徑’，讓信息不必層層傳遞，而是能夠跨越幾層直接迴到前麵的層，這樣就能有效解決梯度消失的問題。”
“直接跨層？這……”馬庫斯有些困惑，“你的意思是跳過中間的層，讓前麵的輸出直接輸入到後麵的層？這樣網絡的非線性特征不就被打破了嗎？”
“no,no,no”林楓輕輕搖頭，“這種跨層連接並不是要完全替代中間層，而是讓信息能夠‘繞過’那些不必要的損失點，從而減少梯度消失的機會。中間的層依然存在，依然發揮作用，但跳過的這些連接能夠保證信息傳遞的穩定性。你可以把它想象成是給網絡‘加了一層保險’，避免重要信息在傳遞中被淹沒。”
馬庫斯聽得眼前一亮，這個思路與他們之前討論的跳層連接確實有些相似，但林楓描述的更為徹底。“跨層連接”和“跳層連接”不再隻是簡單的嚐試，而是建立起一種全新的信息傳遞方式。
這種方式聽起來既能保留深度網絡的複雜性，又能有效應對梯度消失的問題。
“你說的這些……感覺像是網絡中有個反饋機製，確保梯度和信息都能迴流，維持學習的穩定性。”馬庫斯眼中閃過一絲興奮，他直覺林楓正在講述的東西，可能會是未來突破深層神經網絡訓練的關鍵。
林楓笑了笑，點了點頭。
正是“反饋機製”的概念讓殘差網絡得以解決深度神經網絡中的許多瓶頸。
林楓繼續說道：“這套結構讓信號能夠通過短路或捷徑返迴到較淺的層，減少信息丟失，同時保持梯度的大小，確保網絡不會在深度增加時失去學習能力。其實你們可以試著在更複雜的網絡中引入這種結構，我相信會看到意想不到的效果。”
馬庫斯默默點頭，仿佛意識到了一條前所未有的道路。
“不過你說的這些，”馬庫斯沉吟片刻，“聽起來非常前衛。我們現在的技術，尤其是硬件算力的限製，可能還不足以支撐如此複雜的網絡結構和跳躍式的連接方式。”
“的確，”林楓對此並不感到意外，“當前的硬件環境還有限製，特別是gpu算力不足，限製了深度學習網絡的規模。不過這些並不是問題，軟件技術的發展會推動硬件的進步。
隨著並行計算技術的進步，未來會有專門為ai設計的硬件，比如tpu（張量處理單元），它們可以顯著提升訓練效率。”
為了避免泄露過多，林楓隻提到了張量處理器。
其實未來的變化遠不僅於此。
在未來，還會有更多高效的優化算法，像adam優化器會成為主流……
盡管林楓隻是透露一點半點，以對未來猜測的形式說出來。
但這已經足夠讓馬庫斯無比震驚了。
“tpu？”馬庫斯皺眉，他從沒聽說過這個名詞，“這是新的硬件架構？”
林楓輕描淡寫地補充道：“隻是一種假設性的計算架構，未來可能會出現，專門針對深度學習任務，你不覺得針對人工智能深度學習有開發一種專門硬件的必要嗎？”
馬庫斯若有所思地點頭，腦海中突然湧現出無數思考的路徑。
不得不承認，林說得確實有道理，而且從種種跡象來看，像是google確實是在致力於開發一種專門用於人工智能的硬件，至於是不是叫做張量處理器，馬庫斯就無從得知了。
不過馬庫斯已經是受益匪淺了，雖然林楓描述的這種依托跳躍式連接對於普通的電腦來說肯定是做不到的，硬件跟不上。
但對於實驗室環境下實現硬件支持還真不是什麽難事，一些美國高校能調動的資源超乎你想象。
馬庫斯決定迴去就實驗一番。
林楓看著馬庫斯那若有所思的鄭重神情，心裏忍不住暗笑。
他清楚自己隨口透露的這點信息，足以讓這個時代的研究人員在未來幾年迎來爆發式的進步。
不過，對於林楓來說，這不過是習以為常的知識而已。
但馬庫斯卻無比正式地說道：“林！你知道嗎？你正在改變世界！”
這話聽起來似乎有些輕描淡寫，在2014年，深度學習的結構問題是個熱門話題，而大家都還在圍繞如何改進已有的架構，比n（卷積神經網絡）和rnn（循環神經網絡）展開討論。
大家都在想著要改進網絡結構。
可要說“改進網絡結構”，得具體到什麽程度才能真正解決梯度消失問題呢？
他遲疑了一會兒，問道：“改進網絡結構？你是說嚐試新的層設計，還是在激活函數上進一步優化？”
林楓微微一笑，顯得胸有成竹。
畢竟林楓關於人工智能的知識量截止到2024，而現在才剛剛2014。
在2024年，解決梯度消失的核心技術已經有了突破性的進展，比如“殘差網絡”（re）的提出，在當時被認為是改寫深度學習領域的一項技術。
但在2014年，這個概念還遠未被提出。
林楓意識到自己可能正站在改變這一切的關鍵時刻。
“激活函數的優化確實重要，”林楓淡淡說道，“但我說的改進，更多是指在網絡層次的設計上。你有沒有想過，深層網絡的問題不隻是梯度傳遞不下去，而是信息本身也無法有效傳播？信號在一層層中傳遞時，逐漸丟失了原本的重要信息，等到最後幾層時，網絡幾乎是在‘盲目學習’。”
“這個道理我懂，”馬庫斯點了點頭，“但我們已經嚐試了很多調整，比如增加跳層連接、在特定層使用更強的正則化，甚至嚐試了不同的初始化方法，效果依舊有限。”
林楓暗自一笑，跳層連接？
看樣子馬庫斯已經有了些殘差網絡的雛形思想，但還沒觸及真正的核心。
“你們是朝著正確的方向走的，”林楓說道，眼神中透著些許不易察覺的自信，“但或許你們忽略了一個更關鍵的概念。網絡越深，信息傳遞的阻礙就越大，而如果我們在每幾層之間構建直接的‘捷徑’，讓信息不必層層傳遞，而是能夠跨越幾層直接迴到前麵的層，這樣就能有效解決梯度消失的問題。”
“直接跨層？這……”馬庫斯有些困惑，“你的意思是跳過中間的層，讓前麵的輸出直接輸入到後麵的層？這樣網絡的非線性特征不就被打破了嗎？”
“no,no,no”林楓輕輕搖頭，“這種跨層連接並不是要完全替代中間層，而是讓信息能夠‘繞過’那些不必要的損失點，從而減少梯度消失的機會。中間的層依然存在，依然發揮作用，但跳過的這些連接能夠保證信息傳遞的穩定性。你可以把它想象成是給網絡‘加了一層保險’，避免重要信息在傳遞中被淹沒。”
馬庫斯聽得眼前一亮，這個思路與他們之前討論的跳層連接確實有些相似，但林楓描述的更為徹底。“跨層連接”和“跳層連接”不再隻是簡單的嚐試，而是建立起一種全新的信息傳遞方式。
這種方式聽起來既能保留深度網絡的複雜性，又能有效應對梯度消失的問題。
“你說的這些……感覺像是網絡中有個反饋機製，確保梯度和信息都能迴流，維持學習的穩定性。”馬庫斯眼中閃過一絲興奮，他直覺林楓正在講述的東西，可能會是未來突破深層神經網絡訓練的關鍵。
林楓笑了笑，點了點頭。
正是“反饋機製”的概念讓殘差網絡得以解決深度神經網絡中的許多瓶頸。
林楓繼續說道：“這套結構讓信號能夠通過短路或捷徑返迴到較淺的層，減少信息丟失，同時保持梯度的大小，確保網絡不會在深度增加時失去學習能力。其實你們可以試著在更複雜的網絡中引入這種結構，我相信會看到意想不到的效果。”
馬庫斯默默點頭，仿佛意識到了一條前所未有的道路。
“不過你說的這些，”馬庫斯沉吟片刻，“聽起來非常前衛。我們現在的技術，尤其是硬件算力的限製，可能還不足以支撐如此複雜的網絡結構和跳躍式的連接方式。”
“的確，”林楓對此並不感到意外，“當前的硬件環境還有限製，特別是gpu算力不足，限製了深度學習網絡的規模。不過這些並不是問題，軟件技術的發展會推動硬件的進步。
隨著並行計算技術的進步，未來會有專門為ai設計的硬件，比如tpu（張量處理單元），它們可以顯著提升訓練效率。”
為了避免泄露過多，林楓隻提到了張量處理器。
其實未來的變化遠不僅於此。
在未來，還會有更多高效的優化算法，像adam優化器會成為主流……
盡管林楓隻是透露一點半點，以對未來猜測的形式說出來。
但這已經足夠讓馬庫斯無比震驚了。
“tpu？”馬庫斯皺眉，他從沒聽說過這個名詞，“這是新的硬件架構？”
林楓輕描淡寫地補充道：“隻是一種假設性的計算架構，未來可能會出現，專門針對深度學習任務，你不覺得針對人工智能深度學習有開發一種專門硬件的必要嗎？”
馬庫斯若有所思地點頭，腦海中突然湧現出無數思考的路徑。
不得不承認，林說得確實有道理，而且從種種跡象來看，像是google確實是在致力於開發一種專門用於人工智能的硬件，至於是不是叫做張量處理器，馬庫斯就無從得知了。
不過馬庫斯已經是受益匪淺了，雖然林楓描述的這種依托跳躍式連接對於普通的電腦來說肯定是做不到的，硬件跟不上。
但對於實驗室環境下實現硬件支持還真不是什麽難事，一些美國高校能調動的資源超乎你想象。
馬庫斯決定迴去就實驗一番。
林楓看著馬庫斯那若有所思的鄭重神情，心裏忍不住暗笑。
他清楚自己隨口透露的這點信息，足以讓這個時代的研究人員在未來幾年迎來爆發式的進步。
不過，對於林楓來說，這不過是習以為常的知識而已。
但馬庫斯卻無比正式地說道：“林！你知道嗎？你正在改變世界！”