没有。
什么都没有。
他感到一种久违的无力感。
这是重生以来，他第一次因为知识的壁垒而感到挫败。
就在这时，书房的门被轻轻推开。
一股淡淡的馨香飘了进来。
钟虹端着一杯热牛奶，悄无声息地走了进来。
她已经换上了家居服，长发随意地披在肩上，身上带着沐浴后的清爽气息。
她将牛奶杯放在马宇腾手边，目光落在他面前的电脑屏幕上。
“遇到难题了？”她的声音很轻，像羽毛拂过心尖。
马宇腾睁开眼，看着妻子清澈的眼眸，点了点头，脸上带着一丝苦笑。
“在写一份技术文档，但是卡在数学推导上了。”
“哦？”钟虹的眼中掠过一丝好奇。
在她印象里，马宇腾总是无所不能的样子，这还是她第一次看到他为某个问题挠头。
她绕到书桌另一侧，身体微微前倾，看向屏幕上的内容。
“深度学习……卷积神经网络……”
她轻声念出那些标题，然后视线停留在“梯度下降”和下面那片空白区域。
“你想推导什么？”钟虹问。
马宇腾指着屏幕，将自己的困境说了出来。
“我想描述一个优化算法，用来更新神经网络的参数，让模型的预测误差最小化。我知道它的核心思想是沿着梯度下降最快的方向去调整参数，但我写不出具体的数学过程。”
他尽量用通俗的语言解释。
钟虹安静地听着，没有插话。
等马宇腾说完，她沉默了几秒，似乎在脑中构建整个数学模型。
“你的意思是，有一个包含大量参数的复杂函数，也就是误差函数。你想找到一组参数，使这个函数的值最小。”
钟虹用她自己的语言，重新定义了这个问题。
“对，就是这个意思。”马宇腾立刻点头。
“这本质上是一个多元函数求最小值的问题。”钟虹的语气平静而笃定，“用梯度下降法来解决很直观。”
她伸出纤细的手指，在空中比划着。
“假设你的误差函数是J(θ)，θ是参数向量。那么在任意一点θ，函数值下降最快的方向就是梯度的反方向，也就是-??J(θ)。”
她顿了顿，继续说道：“所以，参数的更新法则就是，用当前的参