前谷歌大脑科学家称梯度下降为机器学习中最优雅idea，LeCun大赞( 三 ) 丰色发自凹非寺量子位|公众号

当然，简单又通用的Transformer也必须得有一票。

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这里就不一一列举了。
不过，也有人认为机器学习根本谈不上什么优不优雅。
“毕竟在得到最终结果之前，你得经历各种报错和bug的折磨。要我说，我还是觉得物理学中的诺特定理是最优雅的东西。 ”

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所以，这就是我们很少谈论机器学习之美的原因吗？
也不止如此，有人就表示：
即使机器学习到了2022年，你也不能在没法确保能达到一个有趣结果的情况下就随意“鼓捣”宝贵的GPU ，这样的话，谁还在乎机器学习到底优不优雅呢？

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emmm ，似乎真相了……
不过总而言之，不少人都表示DeepMind研究员提出的这个问题非常好，大家的评论也都很有意思，值得一读。

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最后，你觉得机器学习中存在美的东西吗？
如果有，你pick哪一个呢？
参考链接：
[1]https://twitter.com/ch402/status/1533164918886703104[2]https://twitter.com/ylecun/status/1533451405167669249?s=21&t=D9isbiwEfnEJPFg_SROYng[3]https://twitter.com/GaryMarcus/status/1533518358968008704—完—
【前谷歌大脑科学家称梯度下降为机器学习中最优雅idea，LeCun大赞】量子位QbitAI·头条号签约