第245章这种事情很难吗（求订阅）
组会正式开始后，米勒教授率先开口发言。
他提出借鉴刚在图同构项目中完成工业级验证的群作用不变量框架，来构造无监督图表示学习的训练信号，从而服务于网页图谱和知识网络的结构表示。
“数学系巴拜教授和约翰逊教授等人带领的团队，刚刚在大规模图同构算法研究上取得了重大进展。”
米勒教授环视全场，沉声说道，“经过谷歌十亿级网页图谱与阿贡超算中心的联合验证，这项成果已经确认可以稳定压缩结构筛选成本。
“因此我认为，它至少可以作为一条值得尝试的新方向，用来加快推进无监督图表示学习框架。”
随着米勒教授的话音落下，坐在旁边席位上的西北大学计算机科学系教授苏珊·卡普兰眉头微皱，略作迟疑后，提出了不同的看法。
“米勒教授，群作用不变量的方法我此前也了解过，”
卡普兰教授正色道，“但这项技术目前仅仅在图同构筛选和网页图谱去重中验证成功，还从来没有被应用到无监督表示学习领域。
“如果我们直接按照不变量约束去构造训练信号，恐怕会白白浪费时间，最后做了无用功。”
她的担心并不是没有道理。
想要让模型在无标注条件下学到可迁移的结构表示，对训练目标的要求极其严苛。
单靠图同构算法里的不变量约束去构造无监督训练信号，大概率训练不出满足那三个核心条件的结构表示。
更不用说去切实加快网页图谱和知识网络上的实际学习速度了。
不过，米勒教授既然亲自跑到约翰逊那里去借人帮忙，自然不可能因为几句异议就轻易放弃。
卡普兰教授的话音才刚落下，他便立刻接过了话茬：
“坦白讲，目前对于海量异构网络的无标注训练信号，我们并没有什么其他明确的方向。”
米勒教授神色坦然，“既然眼下有群作用不变量这条路子，无论成败，我们都应该试一试。
“况且在大规模图同构团队的努力下，这项算法的理论框架和程序目前已经非常成熟，已经能够在外置的十亿级图谱上完成稳定筛选。今天特意来参加组会的Leo，正是那个课题的核心主创人员之一。”
话既然已经说到这个份上，眼看对方连失败的打算都做好了，卡普兰教授自然不好再多说什么，当即点了点头表示认可：
“米勒教授说得也有道理，眼下这个阶段，我们确实不能害怕试错。”
随着两位教授把大方向定下来，接下来的组会便开始按部就班地依照流程推进，由各个子课题小组依次汇报进度，这其中也包括了坐在李傲身旁的艾文·里德。
李傲在一旁认真听着。
虽然对这个无监督图表示学习理论产生了不小的兴趣，但直到整场组会彻底结束，他都始终保持着旁听的姿态，并未发言参与讨论。
散场后，李傲还没来得及起身离开，便瞧见米勒教授主动朝着他这边走了过来。
对方满脸笑容，一走近便主动开口关心道：
“怎么样，Leo？要是这中间有什么不太理解的地方，可以随时让艾文给你详细讲解一下。”
“统计学习和图模型的基础理论确实比较复杂，不过这趟组会听下来，我的收获很多。”
面对教授的询问，李傲礼貌地微笑着如实回答。