德克萨斯大学的2840页计算机科学系博士毕业论文写了什么？

cslehe

#111723#单是目次就有31页，以及论文共有2840页。
你没看错，这就是来自德克萨斯大学奥斯汀分校的一篇盘算机迷信系博士结业论文。

说瞎话，盘算机系的课本都没有编写得这么厚……
那末，这篇结业论文究竟都写了啥？
3个角度，研讨矩阵实践
这篇论文，重要从三个角度，对呆板进修、实践盘算迷信中的矩阵实践停止了研讨。
此中，包含矩阵在优化算法中的感化、随机矩阵中的会合不等式（Concentration inequality）、以及针对矩阵开辟的新算法。

起首，是针对优化算法的研讨。作者先容了本人在线性计划中，对现有矩阵乘法实践停止研讨后，提出的一种新算法。
这类算法冲破了停止三十年的研讨，能够被利用于教训危险最小化等优化成绩上。
算法之外，作者还对深度神经收集中的优化算法停止了研讨，证实了为甚么随机梯度降落（SGD）能够在多项式时光内神经收集的练习目的上找到全局最小值。
而这项实践研讨的结果，一样实用于递归神经收集（RNN）。

其次，是针对随机矩阵中的会合不等式的研讨。
现实上，随机矩阵也是陶哲轩昔时做出代表性研讨的范畴之一，在紧缩感知上有侧重要利用。
作者重要研讨了随机矩阵中的切尔诺夫界限，进一步给出了很多对于它的新利用。

另外，作者还研讨了差别定理（Discrepancy theory）中的斯宾塞实践（Spencer’s theorem），并将研讨结果推行到了卡迪森-辛格成绩中。
最后，作者针对矩阵成绩提出了一些新的算法。
这些成绩，大抵能够分红矩阵剖析成绩、和构造重修成绩两类。第一类算法，重要是对于低秩矩阵剖析的成绩；第二类算法，则重要针对构造化矩阵提出的一些重构成绩。
比方，作者针对紧缩感知算法计划了响应的矩阵、算法，并给出了针对傅里叶变更的疾速算法。

“有输入才会有输出”
实践研讨以外，作者还腾出了1页附录，给刚开端读博的小火伴写了一点话。
他表现，本人已经屡次想退出读博生活，但最后仍是保持上去了，积聚了一些教训。
比方，每次闭会时，他都习气用LaTeX记下种种观念、实践，停止复盘。

复盘时假如发明毛病，就找犯错误的缘由，并记载细节。他以为，记载摸索中碰到的成绩，能为做出真正的结果供给灵感。
另外，作者还表现，本人一开端已经抱着“处理某个成绩”的心态去写论文，成果三个月后，岂但成绩没处理，心态还崩了。
他的友人倡议他选修一些课程，在外面找论文灵感。果真，在上完课后，他的第一篇博士论文也出来了，心态也规复了安静。
因而，他当初依然坚持着多看论文、延续输入的状况。假如有顶会论文放出，他会将每篇都疾速过一遍，挑选有效的论文细心浏览。
最后，作者表现，不要废弃和任何范畴的人交换的机遇。对于合作者想要研讨的范畴，他也乐意一起停止摸索。

论文作者Zhao Song，博士结业于德克萨斯大学奥斯汀分校盘算机迷信系，本科结业于西蒙菲沙大学。此前，他已经是哈佛大学的拜访学者，也在IBM研讨核心练习过。
在读博时期，他的研讨偏向是呆板进修、实践盘算迷信和数学，感兴致的偏向包含深度进修实践、抗衡样本、傅里叶变更等。
固然，之以是这些研讨结果，能写成2840页的论文，也离不开在Zhao Song在读博时期一同停止研讨的配合者。
这外面，加上与他探讨观念、交换实践的学者，名字列表就几近有5页：

并且这外面，还不完整包含那些在他读博生活中辅助过他的人。
比方，在他写结业论文时期，已经遭到过好些友人的辅助。不外，这些友人不肯意参加作者名单，他便一起写进了申谢。
网友：就当编课本了
论文出来后，有网友调侃，假如想将论文写长点，还能够尝尝拆词。比方“Don’t”，便可以拆分为“Do not”……

也有网友表现，这篇论文的长度，曾经快遇上编课本了。（说不定收拾一下，真能出版）

不外，既然论文这么长，确定也写了很多时光。估量校订一遍都不轻易……


原文题目：2840页的盘算机结业论文，德州奥斯汀华人博士毕竟写了啥
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