大象|深度学习作弊，用单个参数fit任何数据集，这篇19年论文「火」了_pdf|参数|论文|With|研究进展|

机器之心报道
机器之心编辑部

一个参数画出大象。

据说，冯 · 诺依曼有次参加一个会议，某物理研究员在报告一个研究进展，用了一个非常复杂的模型，试图论证实验数据点都落在同一条曲线上，符合模型预期。于是冯 · 诺依曼就说了一句，还不如说这些点都在同一个平面上。最后，冯 · 诺依曼留下了一句名言：「With four parameters I can fit an elephant, and with five I can make him wiggle his trunk.」
这就是冯 · 诺依曼经典的「四个参数画大象，五个参数鼻子晃」的故事。
2010 年，来自德国马克斯普朗克分子细胞生物学和遗传学研究所和欧洲分子生物学实验室的三位研究者发表的论文实现了四个参数画大象，具体如下：

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图源：https://publications.mpi-cbg.de/Mayer_2010_4314.pdf
相同的思想，近日，一篇发表于 2019 年 4 月的老论文《 Real numbers, data science and chaos: How to fit any dataset with a single parameter 》，在推特上又引来一波讨论量。论文作者 Laurent Boué 现为微软高级机器学习科学家，他讲述了「如何使用单个参数拟合任何数据集」。

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论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.12320.pdf
【大象|深度学习作弊，用单个参数fit任何数据集，这篇19年论文「火」了】发帖者为普林斯顿博士生、DeepMind 研究科学家实习生 Miles Granmer ，他表示，「该论文提供了一个具有单个参数的标量函数，并且这个函数是可微和连续的！」