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    重生學神有系統 - 第364章 徑向基神經網絡字體大小: A+
     

    時間匆匆流逝。

    江寒查詢了許多文獻,又經過了一番深入地思考,終於做好了準備,開始撰寫新的論文。

    江寒正在研究的,是徑向基神經網絡,在原本的世界,這是第一種實用化的“人工神經網絡”。

    這個世界在數學方面的進展,和前世基本一樣。

    像“多變量插值的徑向基函數(RBF)方法”,早在1980年代就已經出現了。

    也幸好如此,否則的話,江寒在造汽車之前,還得先發明個輪子……

    所謂徑向基函數,以本質上來說,就是一個實值函數,該函數的取值僅依賴於與原點或者中心點C的距離。

    標準的徑向基函數,一般使用歐氏距離,所以也叫歐式徑向基函數。

    當然,使用其他的距離函數也是沒問題的,事實上,最常用的徑向基函數,就是高斯核函數……

    在RBF神經網絡中,除了輸入層和輸出層之外,有且僅有一層隱藏層。

    從輸入空間到隱藏層空間,所做的變換是非線性的;而從隱藏層到輸出層,卻是做的線性變換。

    通過隱藏層把向量從低維映射到高維,使得在低維中線性不可分的問題,到了高維之後變得線性可分。

    這其實就是核函數的思想。

    由於網絡的輸出和權重參數之間,存在着線性的關係,所以就可以由線性方程組,直接把權重參數求解出來。

    這樣一來,一方面大大加快了訓練速度,另一方面,也可以避免“局部極小”的問題。

    訓練RBF神經網絡的關鍵,在於求解3個參數。

    首先是基函數的中心點,然後是方差,最後是隱含層到輸出層的權重。

    在訓練時,同樣需要輸入訓練數據,然後根據損失函數,採用梯度下降法,修正權重的誤差。

    這一點,其實與BP神經網絡的做法,基本上如出一轍。

    所以從本質上來說,RBF就是BP網絡的一個特例。

    當然,兩者之間的區別也很明顯。

    在RBF神經網絡中,距離徑向基函數的中心點越遠,神經元的激活度就越低。

    在逼近目標函數時,神經元的權重取值,只依賴於查詢點附近的數據。

    因此RBF所做的,只是一種局部逼近。

    而在BP網絡中,所有數據都會起到同等的作用,是對非線性映射的全局逼近。

    第2個區別,是隱藏層的數目不同。

    BP神經網絡可以有多個隱含層,但是RBF只有一個隱藏層。

    從表達能力上來看,RBF是不如BP的,但RBF也有不可取代的優勢,那就是訓練起來速度極快。

    一方面,由於隱藏層較少,計算壓力就更小些;另一方面,局部逼近也可以有效地簡化計算。

    在RBF神經網絡中,對於一個輸入,只有附近的神經元會有反應,其他的全都被忽略。

    這樣一來,需要調整的權重參數,自然就大幅度地減少了,也就減輕了計算壓力。

    此外,還可以從理論上證明,RBF網絡是對連續函數的最佳逼近,而容易陷入局部極小的BP網絡則不是……

    一般來說,使用了核函數技巧的機器學習方案,比如支持向量機(SVM)等,都不怎麼適應大數據的情況。

    樣本量一大,往往會出現極其嚴重的計算困難。

    而RBF剛好解決了這個問題……

    星期四那天,這篇論文終於寫完了。

    當天晚上,江寒吃完飯之後,就開始在電腦上敲論文。

    夏雨菲則陪在他身邊,做着自己的高考複習題。

    時間快到9點的時候,估摸着夏如虹要回來了,他就轉移戰場,回自己房間繼續工作。

    又過了將近半個小時,纔將論文完全敲進了電腦裏。

    隨後,江寒稍微考慮了一下,就將其發給了《Machine Learning》。

    理由嘛,也很簡單。

    在給自己發來約稿信的期刊中,屬這一家的級別最高。

    而儘可能地多拿學術點,正是他一以貫之的原則……

    將論文提交到ML官網上之後,時間已經差不多9點半。

    江寒閉上眼睛,靠在椅背上,稍微休息了一會兒。

    雖然是在休息,但大腦並沒有徹底放空。

    他想到了水晶頭骨,以及那個奇怪的卡片。

    這些天以來,他一有時間就偷偷研究,想到什麼新的思路,就做些實驗驗證一下。

    但可惜的是,並沒有任何進展。

    實話說,那個神奇的透明絲線,以現在地球的技術,似乎很難做得出來。

    可如果說,那不是當代的技術……

    難道在這個世界上,還當真存在過什麼史前高科技文明嗎?

    江寒甚至想到了外星人或者未來科技。

    只可惜目前爲止,並沒有任何實在的證據,表明地球上存在什麼外星人、未來人……

    好吧,也許是尚未公開的科技。

    畢竟即使在原本的世界裏,有些科技也是隻服務於特殊領域,而不會爲大衆所知曉的……

    江寒的腦海正思緒起伏,一念未滅,一念又生,忽然脣上一暖,被兩瓣香香軟軟、滑嫩異常的東西,輕輕地覆蓋住了……

    江寒細心體會着,分開了足足10多秒後,他才睜開了眼睛。

    夏雨菲宜喜宜嗔、極盡妍態的俏臉,出現在眼前。

    江寒溫聲問:“阿姨還沒回來嗎?”

    不然的話,現在這個時間,小媳婦可不好意思跑來自己的房間……

    “嗯。”

    夏雨菲點了點頭,輕聲說:“可能又加班了吧。”

    一般來說,夏如虹這個時間都能到家了,除非公司有什麼特別情況。

    江寒頓時躍躍欲試:“那咱們……”

    夏雨菲嚇了一跳:“不行,萬一……”

    話沒說完,江寒就一躍而起,將她攔腰抱了起來。

    然後上下顛了顛,笑嘻嘻地說:“好像也沒怎麼瘦,正好幫你減減肥!”

    夏雨菲連忙求饒:“別!”

    江寒臉一板:“別什麼別?”

    小媳婦兒都自己送上門了,那還客氣些什麼?

    夏雨菲小臉刷地一下紅透:“別像上次那樣……”

    江寒眨了眨眼:“收到,放心吧!這次保證比上次好玩!”

    夏雨菲“啊”了一聲,臉更加紅了,急促地喘了起來,身子更加軟了。

    江寒隨後便將她抱上了牀去,然後……

    夏雨菲一聲不吭,緊緊地閉着雙眼,默默地承受着。

    半個小時之後,她終於不堪肆虐,逃離了江寒的魔爪。

    江寒則神清氣爽,從裏到外說不出的舒坦。

    夏雨菲迅速整理好衣襟,頭也不敢回地衝出了房間。

    目送她離開,江寒會心一笑。

    以前她嘴上說“不要”的時候,身體往往很誠實;

    到了現在嘛,乾脆連“不要、不要”的環節都省略了……

    不過,也不知道是否錯覺,還是說剛剛親近過的緣故?

    反正在自己眼裏,小媳婦越來越動人了,就連落荒而逃的背影,也那麼的婀娜多姿……

    ……

    第二天中午,江寒給夏如冰打了個電話。

    主要是說明一下,公司的手續已經跑完,資金也十分充足,可以開展業務了。

    “多少資金?”夏如冰打聽了一句。

    這本來就是她這個“總經理”,心裏應該有數的。

    江寒呵呵一笑:“500萬美金。”

    夏如冰嚇了一小跳:“你在公司的賬戶裏頭,放這麼多錢幹嘛?

    咱們這家公司,只是賣賣專利授權,又沒有多少要花錢的地方……”

    江寒聳了聳肩:“這是KAGGLE那邊打來的獎金,我也懶得折騰回國,就作爲咱們的啓動資金吧。”

    高德先生的五百萬美元,星期一就到賬了。

    江寒一時半會也用不上太多錢,所以就先放在公司賬戶裏存着了。

    將來真有需要的時候,不妨再以投資的形式轉移到國內。

    一方面,支援一下國家建設,另一方面……

    直接提現或者轉賬,需要繳納很多稅費,但如果是投資的話,就能享受很多優惠了。

    這是合理合法地省錢,算不上薅SH主義的羊毛,不省白不省……



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