“假设y=F(X)+X，反向传播时，损失对X的梯度不只经过F这一条路径，还会多一条直接传递的路径。只要加法结构没有被破坏，梯度就能沿着捷径回到浅层。”
成文飞接过笔，在公式旁边补了一行。
两个人很快投入推导。
实验室里只剩下笔尖划过白板的声音，旁边的研究员也围了过来。
成文飞不断提出问题，何恺明不断修改表达式。
一个小时后，成文飞放下笔。
“成教授，先别判断它是不是普适，跑一次数据会回答。”
成文飞看着白板上的结构图，“那好，准备实验。”
“现在？”
“现在。”
“语料还没完全标注。”
“先用现有数据做对照。普通堆叠网络和残差结构各训练一版，层数从十层开始，逐步加到二十六层。”
“行。”
成文飞转身看向服务器区，“如果这个结构能把深度网络的问题解决，语音识别的进度会快很多。”
何恺明没有接话，他知道，成文飞真正关心的不是一篇论文，也不是谁先提出一个结构，倒是自己，这个想法完全可以整理出一篇论文来。
如果这条路能让深层模型继续训练，神经网络的上限就会被重新打开。
倒是马乐离开人工智能实验室后，直奔杜文的系统工程部门办公区，在他看来陈总最关注的项目有三个，一个是半导体，一个是汽车，还有一个就是人工智能。
如果更准确一点的说，那连汽车都不能算。
只有半导体和人工智能才是最重要的东西。
没和成文飞他们接触之前，在马乐的设想中人工智能就像电影里的那样，但真正和这些专家大牛接触以后，特别是从陈总口中听到一星半点的话语之后，马乐知道，人工智能绝对不是电影里那样。
至于真正的AI是什么，马乐也不知道，或许只有陈总见过？
走到系统工程部门，马乐一进来就大喊，“杜文，杜文，杜总。”
办公室里传来回应：“谁在喊我？”
“你马哥。”
杜文从办公室走出来，看到马乐，笑着迎上去，“哟，这不是马乐吗？你怎么跑到我这里来了？”
这俩人可以说是红星的元老一点都不为过，红星电子的时候就在一块工作，属于是熟悉的不能再熟悉了。
只不过杜文做系
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