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//计算之魂1/似的机器学习算法，这主要是出于三点考虑。首先，人工神经网络的算法比较成熟，这样作为一种通用工具，它的适用范围可以很大。相比之下，很多和人工神经网络效果相当的机器学习算法，实现起来和具体问题的关系太太，通用性不佳。其次，人工神经网络对称性很好，这才使得它可以分割为很多小的模块。最后，人工神经网络各个模块之间虽然有关联，但是可以在精度损失不大的条件下解耦合。Google大脑团队能够将一个看似很难分解的大问题在误差允许的范围内用分治算法解决，说明他们吃透了这种方法的精央，同时也为将分治算法用于云计算做出了贡献。Google大脑实现起来的工程难度要高于MapReduce，研发Google大脑的团队的水平接近1.5级工程师的水平，而其实际发明者也是迪安。我们之所以说接近1.5级的水平，没有说达到

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了这个水平，是因为可能这项工作的水平比提出深度学习基础算法要略低一些。后一项工作是真正的1.5级的水平，三位提出人杰弗里'辛顿(GeoffreyHinton)、约书亚:本吉奥(YoshuaBengio)和杨立昆(YannLeCun)因此获得了图灵奖。要点分治算法的第三个层次就是吃透了这种方法的精贿，能够分解看似耦合度很高的任务，在算法上有所突破。思考题6.4如何用多台服务器实现大和矩旦求逆?(仿禽食售食)一结束语一。里然计算机相比人类能处理规模大得多的问题，而且计算速度非常快，但是世界上依然有很多规模巨大的问题不方便直接解决，这要么是因为计算量太大，要么是因为数据量太大、占用资源太多，当然也可能两者兼而有之。分治算法通过化整为零，让这些问题能够得以解决。因此，能否掌握好分治算法这个工具，决定了一个人能

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够248/第6章//化繁为简一一分治思想及应用//用计算机完成多大、多难的任务。计算机从业者对分治算法的理解通常有三个层次。第一个层次是理解它的大致原理，理解归并排序和快速排序算法，并且能套用教科书中的例子解决一些问题。第二个层次是理解它的本质，遇到参考书中没有答案的问题，或者前人没有遇到的新问页，能够用这个工具解决。到了这个层次的计算机从业者，在工业界就可以立足了。第三个层次是对分治算法的应用有所贡献，这就可以在学术界立足了，当然前提条件是吃透分治算法思想的精髓。对大部分人来讲，达到第二个层次是一个比较现实的目标。这不是靠在低水平上写了很多代码，而是要掌握计算机科学的精髓，特别是这种分治算法的精休。至于如何达到第三个层次，则既需要一个人具备丰富的经验和扎实的理论基础，也有赖于个人的悟性了。249

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