江寒心中忐忑起来。

难道苏婉莹对我的小心思，根本没有瞒着她？

或者说，没有瞒得过她？

甚至鬼丫头暗地里把下午的事情，透露给了夏雨菲？

以苏婉莹的诡计多端，这也不是完全不可能的！

那么，咱要不要坦白从宽呢？

可万一夏雨菲只是敏感过度，其实什么都不知道……

那岂不是此地无银、作茧自缚？

啊啊啊，有点头疼……

屏幕里。

夏雨菲忽然有点坐不住：“不行，明天我要去你那里一趟。”

江寒无语片刻，说：“想来你就悄悄地来，都说给我知道了，你还能查到些什么？”

“才不管，就要去。”夏雨菲小嘴一扁，卖了个萌。

江寒眨了眨眼。

女朋友主动送上门？

好像让人有点期待啊，这要是不好好“欺负”一番，就白长这么大了……

这么一想，居然还有点小“激动”？

好吧，先别想太多了，不然……

江寒温和一笑：“嗯，那就说好了，一定要来，不来的是小狗。”

夏雨菲：“……”

接下来，两人又聊了一会儿。

11点，夏雨菲准时上床睡觉。

挂断视频后，江寒的心情已经安定了下来。

不管发生什么事，都要守护好夏雨菲，对自己来说，她就是最后的港湾。

让她开心，让她快乐，最好能与痛苦永远绝缘……

接下来，江寒就振作精神，继续看书、做题。

直到12点多，才累得一头栽倒在床上。

然后，眼睛一闭，人事不知……

一夜无梦。

第二天，江寒起床后，继续进行机器学习方面的研究。

在另一个世界，“机器学习”这门学科，在几十年的发展历程中，逐渐形成了各种流派。

其中江湖地位最高的，有“五大门派”。

分别是符号主义、贝叶斯派、进化主义、行为类比主义，以及后起之秀：联结主义。

其中，联结主义的代表理论，正是“人工神经网络”、“深度学习”。

而在这个世界中，除了“联结主义”，另外四个“山头”已全部被人占领……

想要在机器学习领域深耕，掌握现有的技术，也是十分必须的。

至少可以触类旁通，也可以在写作论文时，合理引用，避免重复造轮子……

所以，江寒打算将其他分支的技术，全部系统地学习一遍，为以后开展“神经网络”的后续研究，夯实基础。

今天，江寒打算研究的，是贝叶斯派的“镇派武学”：“概率图”算法。

概率图模型是机器学习的一个独特分支，是图与概率论的完美结合。

在这种模型中，每个节点表示随机变量，边则表示概率。

在长期发展中，概率图算法也诞生过许多辉煌的成果。

例如“马尔可夫模型”，在语音识别方面，就长期处于主导地位，同时也广泛用于各种序列数据分析问题……

江寒先上网查找了一番，将所有关于“概率图算法”的论文收集起来。

一个半小时过去，总共搜集到了三十多篇相关论文。

江寒先粗粗地检阅了一遍。

其中不少东西，有点似曾相识，应该是以前听说过，或者重生前接触过。

但印象并不特别深，因为当年的自己，只对“深度学习”特别感兴趣。

其他方向基本上都是一带而过，并没有深入研究。

江寒开始一篇一篇地刷论文。

但很快他就发觉，“概率图”并不像预计中那么容易掌握。

难怪不少人一提到概率图模型，就谈虎色变，的确有点晦涩，不好理解。