第420章 机器人制作大赛（7） (第1/3页)

    这个问题不太好回答。

    如果对计算机语言一窍不通的话，是绝对回答不出来的，说空话都说不出来。

    或许是因为凌之逸没回答过问题，又或许是因为他是个专注文艺领域的明星，评委都很想知道他到底有没有足够的水平，于是直接指定他来回答：

    “凌之逸，你来回答这个问题吧。”

    孟凝和应添域同时向他投去视线。

    台下部分参赛选手都用看好戏的表情看着他：

    “这个问题，我感觉凌之逸回答不了啊。”

    “对啊，他一个明星，不好好拍戏唱歌，干嘛要来掺和机器人比赛的事啊？明星就老老实实赚那份钱得了，别来挤占我们普通人的资源啊。”

    “我看他就是想蹭奖的，这机器人明显是另外两个人做的，答辩要现原形咯。”

    就在许多参赛选手都认为凌之逸会支支吾吾说不出话时，他却上前一步，扬起微笑：

    “感谢评委老师的提问，关于这个问题，我们之前也有内部讨论过，时间有限，我就简单说说我们的想法。

    首先，我们认为应当选择合适的优化算法，有两种算法我们认为是不错的，第一种是梯度下降算法及其变体，比如SGD、Mini-batCh Gradient DeSCent和MOmentUm；第二种是自适应学习率算法，比如Adagrad、RMSprOp和Adam等，它们能够根据参数的历史梯度信息自动调整学习率，从而更有效地进行参数更新，减少不必要的计算。

    其次，就是要在不影响机器人性能的前提下，尽可能简化算法逻辑，删除不必要的计算步骤，还能利用多核处理器或分布式计算技术，将计算任务分解为多个子任务并行执行，以缩短整体计算时间。

    第三点是优化数据结构，根据算法需求选择合适的数据结构，并在算法执行前对数据进行预处理，比如数据压缩和降维。

    最后就是优化硬件条件了，可以利用GPU等硬件加速器、使用针对特定算法优化的专业芯片或是FPGA，另外，传感器和软件的优化也非常重要。

    嗯，大概就是这样了，如

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