方豫所讲的三篇论文，每一篇其实童永山都没完全听懂。
毕竟其中都有相当一部分属于非常专业的计算机科学，与传统的应用数学有联系，但又不是那么紧密，需要进行专门学习。
听不懂归听不懂，但丝毫不影响童永山发现其中的价值。
因为科学的思考方法是相通的。
身为顶级学者的童永山，具备相当强的科学素养。
所谓科学素养，就是哪怕对方说的早就偏离了你的专业领域，但你仍旧能够从对方的证明思路、论证方式、论据选择上判断对方说的到底靠谱不靠谱。
面前的这个金融学大二生，对三篇论文的应用论证是完全没问题的！
听完方豫的报道，童永山已经很敏锐的察觉到，方豫选择这三篇文献一定是有用意的！
是的，这三篇文献表面上看起来都是神经网络与深度学习方面非常有影响力的论文，但方豫刚刚在汇报中，有意识的把三篇论文的内容进行了相互的印证与借鉴。
而最终方豫的结论，表面上看，是仅和第三篇论文相关，但前两篇论文在其中起到了关键的基础作用。
例如利用深度信念网络的预训练方法来优化GANs的训练，或者利用变分自编码器的隐变量模型来改进因子模型。
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