趣趣阁 通过搜索各大小说站为您自动抓取各类小说的最快更新供您阅读!

说实话,开创“机器学习”新领域,成为“深度学习”等技术路线的指路人,的确十分诱人,光是提出“人工神经网络”的概念,就足以名垂青史了。

但对于自己现在的水平,江寒心里还是很有数的,不谦虚地说,只能算略知一二。

前世虽然上过大学,学的却不是计算机专业,在编程和硬件领域,基本上全靠自己摸索,知识体系并不完善。

至于“人工神经网络”方面,前后只看了几本入门教材,外加在P站看了十几个系列视频教程。

一些重要的概念是清楚的,一些经典算法也是了解的,做一些简单的推演,应该也没什么大问题。

可许多公式背后的原理,当时就没能理解得十分深刻,到了现在,印象就更加模糊了。至于那些需要最先进的数学工具,才能完成的证明与推导……

在机器学习领域,“深度学习”被称作最具颠覆性的理论,以他目前掌握的这点儿皮毛,想要从无到有地开辟出一整条技术路线,难度可想而知。

可难就不搞了吗?

这是个难得的机遇,一定要好好把握才行。只是他还需要好好想一想,如何妥善运用那些“走私”来的知识。

既要充分发掘价值,也要注意合理性。起码拿出来的东西,要符合自己的人设,要找得到合理的解释,免得惹出什么不必要的麻烦……

江寒前思后想,终于做出了决定。

总之,必须尽快将“感知机”的概念抛出去,否则后续的一系列技术,全都得憋在脑袋里,没法拿出来见人。

只是这样一来,估计自己将来基本跑不掉一个“机器学习宗师”、“AI教父”、“人工神经网络创始人”之类的称号了……

别看“感知机”简单,却是“人工神经网络”的基石,很多“机器学习”算法,比如支持向量机(SVM)、深度学习、D-QLearning、生成对抗网络(GAN)……都是在其基础上才发展出来的。

在另一个世界,“感知机”的概念诞生于1957年,由Cornell航空实验室的FrankRosenblatt提出。

本质上是一个线性分类模型,用于解决二元线性分类问题,对应于输入空间中将实例划分为两类的分离超平面,是最简单的前馈人工神经网络。

好吧,说人话。

简单点说,感知机就是一个算法,通过大量训练,可以让电脑掌握某种规则,然后按照这种规则,将输入的数据分成两类。

如果输入的数据空间只有两个维度,将其视作平面直角坐标系,那么“感知机”的图像,其实就是一根直线。

“感知机”虽然简单,还是有点用的。

比如经过训练后,输入身份证号,就能帮你判断出是男是女;比如输入身高和体重,就能判断是否超重……

可能有人会问:随便写个程序,不是很简单就能实现这些功能吗?

但感知机的神奇之处,在于使用同样结构的程序,就能在很多领域里通用,而不用针对性编程。

这是机器学习和常规编程的本质区别。

感知机结构异常简单,工作原理也不复杂,但要想写成论文,也需要进行一些数学推导,以及前置理论。

“感知机”是建立在M-P模型的基础上的。

生物的神经细胞结构,主要由树突、突触、细胞体及轴突组成。单个神经细胞有两种状态:激活或者未激活。

神经细胞是否激活,取决于从其它的神经细胞收到的输入信号量,及突触的强度(抑制或加强)。

当信号量总和超过了某个阈值时,神经元就会激活,产生电脉冲,电脉冲会沿着轴突并通过突触传递到其它神经元……

M-P模型就是模拟生物神经元的工作机制,创建出来的一种数学模型,采用阈值加权和与激活函数来控制信息传导过程,是生物神经元的一种简单抽象。

如果M-p模型的相关论文尚未发表,江寒就需要自己推导,并将其容纳进自己的论文里,否则难以自圆其说。

在写论文前,必须扫清障碍,接下来江寒就开始在网上寻找论文和线索。

功夫不负有心人,江寒几经周折,终于在一个学术网站,找到了那篇讲述M-P模型的论文:《Alogicalcalculusoftheideasimmanentinnervousactivity》。

这篇论文发表也有几十年了,却没在这个世界引起多少关注,引用数更是少得可怜,不过也幸好如此,否则哪轮得到自己来引领时代风骚?

江寒重生前就看过这篇论文,但那时候并没怎么细心揣摩,只是一扫而过,现在为了写出合格的SCI论文,自然要好好琢磨了。

他找来一个只写了两、三页的日记本,边刷论文边记录要点和心得,论文里遇到的术语,如果不十分理解,还要上网寻找文献和参考资料,还要确定来源是否可靠……

时间过得很快,转眼一个小时过去。

虽然说高三寝室并不会熄灯,但室友们总要睡觉的,老李那边也不能拖延太久。江寒看看重要问题基本解决得差不多了,就将手机上交,然后匆匆洗漱、上床休息。

第二天。

江寒醒得有点早,看看时间,还差几分钟才5点,就决定去操场上跑跑步。

上辈子疏于锻炼,身体素质始终没提上来,没到30岁就处于亚健康状态了,这一世他不想重蹈覆辙。

很快洗了把脸,然后来到操场。

到了地方才发现,刚刚5点就已经有不少人来锻炼了,跑步的,压腿的,打球的,玩单双杠的……

“像我这么勤奋的人,还真不少啊!”江寒感慨了一句,活动下关节,压了几下腿,然后开始慢跑。

运动时脑子也闲不下来,学习的事情、赚钱的事情、系统的事情,“神经网络”、“感知机”、“M-P模型”……各种念头纷至沓来。

千头万绪,此起彼伏。

江寒正心不在焉跑着,忽然发现前面不远处,有个女生也在慢跑,背影很惹眼,好像有点眼熟。

不一会儿,经过那个女生身边时,他才确认自己并没有认错,果然是夏雨菲。

有个大活人在身边跑步,夏雨菲自然不可能发现不了,但并没有做出什么反应,看都不看他一眼。

“早啊!”江寒笑容爽朗。

“早。”夏雨菲淡淡回了一句,眼光都没偏一下,自顾自跑着。

江寒只是出于礼貌,才打了个招呼,没想到她会回应。

声音还挺脆,就是神情十分冷淡,有点拒人于千里之外的意思……

大概这姑娘经常被搭讪,内心已经毫无波动,说不定还很不耐烦?

江寒笑了笑,不再理会,很快超了过去。

既然人家对他没兴趣,他就不会多打扰。

重活一世,他不会舔任何人,哪怕是夏雨菲。

趣趣阁推荐阅读:恋上邻家大小姐极品全能学生都市小保安都市极品医神(叶辰夏若雪孙怡)校花的贴身高手那些热血飞扬的日子霸道总裁深度宠我的贴身校花全能强者萧晨免费阅读奈何淘妻能耐太嚣张重生之商界大亨亿万萌宝老婆大人哪里跑花都神医陈轩女神的上门贵婿从继承家族开始变强锦鲤娇妻:摄政王宠妻手册不负荣光,不负你最强赘婿-龙王殿邪帝传人在都市田园晚色:肥妇三嫁良夫赵旭李晴晴小说免费全文免费阅读女神的上门贵婿赵旭甜蜜婚令:首长的影后娇妻魔帝奶爸一世独尊最强农民混都市暴君爹爹的团宠小娇包空间农女:彪悍辣媳山里汉重生九零辣妻撩夫叶辰萧初然最新章节更新都市极品医神叶辰天陨闻道录龙王婿八零小甜妻不死战神超级兵王叶谦宠婚缠绵:大总裁,小甜心神医萌宝军婚缠绵:大总裁,小甜心征服游戏:野性小妻难驯服神婿叶凡赵旭李晴晴最强入赘女婿叶辰萧初然诱宠鲜妻:老婆,生二胎!史上最强炼气期特战狂枭超级兵王绝世战魂大佬的心肝穿回来了花都神医陈轩免费阅读
趣趣阁搜藏榜:直播算卦:团宠真千金竟是玄学大佬灵识之作极品闲医欲爱重生:总裁的命定前妻极品小村民奥特曼之未来食物链顶端的猛兽乡里人鲜肉殿下:再贱萌妃致命婚姻:遭遇冷血大亨!草根选调生被离婚穷奶爸,带娃从美食店开始第一夫人:我家先生超凶的化工研究院锁定陆海夫妇这对CP盛世豪恋:权少的心尖独宠离婚后成了满级战神三好大魔王[穿越X重生]狗血那么近站住你马甲掉了坐公交车游遍全中国非宠不可:傲娇医妻别反抗御兽无限红词条,刚出新区碾万族无敌神婿男神我可以住你家吗都市:守护龙脉十年,下山即无敌身为男人的我女团出道,我火爆了六零:饥荒年当伙夫,社员都被馋哭了中式恐怖不行?纸人抬棺送走鹰酱重生之苦尽甘来无敌最俊朗新书被虐后冷心娇妻重生了萌娃带我去穿越抖音神豪:直播打赏一万亿老刑警重生,谁敢不服?枭宠毒妃:第一小狂妻海贼:无敌从僵尸军团开始替嫁后天降巨富老公都市之妙手圣医帝少宠上瘾:老公,别心急爱情公寓之万界最强队伍我的七个姐姐绝色倾城帝国强宠:娇妻已预定一胎双宝:妈咪跑不掉老婆别跑:总裁的代嫁妻签到:直播科技差点被曝光修真妖孽混都市战神探束手就擎,总裁老公请绕道!末日降临:以强化称霸穿书八零成了五个大佬的后妈
趣趣阁最新小说:断绝关系后,我觉醒了SSS级职业!最强天劫:我在都市收服神魔妖魔乱世,五旬保安守家园美食从系统:摆摊开始和女总裁同居后开始失控人生剑魔修炼职场真龙:我的九五至尊模拟器我在都市卖灵果:靠捡漏水果暴富铁血狂卫重生1958:猎豪把妻女宠心尖上!医武神眼高冷校花带两个萝莉女儿喊爸爸四合院:侄子门前站,不算绝户汉桃花林里桃花香我是你们白月光?不是绿茶男二吗穿越到抗战年代的孟飞娶天后老婆,我在娱乐圈痴情成神重生后,我的美食引来万界众人,重回1983:开局断亲,迎娶克夫女都市大反派,我身边都是心机婊港综:从抢陈浩南车开始崛起手艺人修仙指南神豪:开局打赏梦泪媳妇卡牌封灵:灵气复苏时代港片:老婆何敏,黑丝要抱抱解约后,我成为曲神,你后悔什么重生末世:雷帝逆袭系统小山村爱恨情仇风水相师:我的网恋女友是总裁带着随身空间重生70年代德鲁伊下水道?管我绝活什么事青春往事傻子神医狂少出狱,已是武道宗师温柔剑修没脾气,开局绑定小萝莉创象这位女仙太离谱我是恶毒男配?可是,我有系统!洛杉矶五金店的多面人生那年秋天只为你那个深爱我的女人五十万买我当老公,反手召唤海啸灵台弊缺赋传奇私服之是兄弟就来砍我枯骨王座?我既是天灾!官场风云之我连升三级十日:我看到了念念不忘的激荡高武:开局觉醒全能词条系统正做加减法,系统早到五十年迟来的深情比草贱,那就毁灭吧