重生学神有系统

    李东等连连点头。

    江寒去好好洗了个澡，换了身衣服，等到下午一点多，就去班级找到老宋。

    老宋听完江寒的述说，并没有为难他，叮嘱他好好休养，还带他到教务处，开了个长期病假的条子。

    江寒拿到病假条，又去寝室楼值班室，找到老李，做了个备案。

    这样，他白天晚上随时都可以出入寝室楼。

    然后，江寒打了个出租车，直奔“绿树家园”小区。

    从夏如虹那里借来的车库，就在那里。




第157章 找个清静的地方
    “旁边这个车库是你家的”江寒问。

    “对啊……进屋坐会儿”张大麻子热情地招呼着，“我姓张，你叫我老张或者张大麻子就行……”

    江寒摇头:“下次吧，我着急回去。”

    又说了几句后，江寒就和张大麻子告别。

    为什么这么不给面子

    张大麻子身后的车库里，隐隐传来“吃”、“杠”、“碰”的声音……

    可能是个棋牌室，江寒对这个一向敬而远之。

    以后自己和这位邻居，维持表面上的礼貌即可，无需深交。

    走出小区，再次打车回学校。

    由于是上课时间，室友们都不在，寝室里十分清净，

    江寒抓紧时间，把准备好的8篇“感知机”应用方面的论文，重新整理一遍，然后一一投递了出去。

    这些论文水分十分大，稍微有点档次的刊物，就不一定看得上。

    所以江寒选择投稿期刊的时候，只看过稿率和审稿速度，什么期刊知名度、影响因子之类的一概不管。

    反正即使发表在最烂的sci上，也至少奖励一个学术点。

    最后江寒把其中5篇投向了国内的sci期刊，另外3篇则投向了国外边角小刊物，以往听都没听说过的那种。

    只要耐心等上个把月，这8篇论文中的大多数，都应该能得到反馈了。

    能过稿几篇不好说，但即使8篇全部顺利登刊，也不过才8个学术点。

    距离偿清14点的欠款，差得还有点远。

    所以接下来还得多水一些论文。

    江寒将下一阶段的研究课题，列了一张表格。

    打算在接下来一段时间里，全力以赴，逐一攻克。

    这些课题包括:“自组织神经网络”、adaline网络、最小均方滤波器、hopfield神经网络、二进制联想网络学习矩阵……

    林林总总十几项，都是在另一个世界，曾经出现过的理论。

    当然，并不是每一样东西，都具有实践上的价值。

    其中相当一部分，很可能只会昙花一现，成为其他理论的垫脚石。

    但江寒只想要学术点，其他的东西根本无所谓。

    所以，哪怕明知道这些东西价值不大，即使发表了，也可能很快就会被淘汰，还是决定花费一定的时间，去好好研究一下。

    毕竟这些东西理论基础比较完备，研究起来比较有可操作性。

    不像有些先进技术，存在着相当严重的代差问题。

    比如支持向量机、流形学习等等，虽然很好很强大，但以目前的理论基础和数学能力，根本就弄不出来……

    科研就是这样，并不是所有的努力都有回报，也不是所有的成果都有价值。

    但哪怕是错误的路线，也需要有人去排除……

    当然，其中也有一些理论，将会对“人工神经网络”的发展，起到极其重要的推动作用。

    比如反向传播技术……

    等到bp技术横空出世，整个“人工神经网络”的大厦，就彻底完成了奠基工作。

    从那之后，机器学习各条路线的“武林争霸”中，“人工神经网络”就会正式粉墨登场，然后异军突起，直至一骑绝尘……

    江寒搞定以上工作后不久，室友们也放学了，大家一起去食堂，吃了顿晚餐。

    再次回到寝室后。

    考虑到室友需要休息，江寒也不想闲聊分心，于是带上笔记本和参考书等出门。

    先找个清静的地方，暂时住几天，等车库弄好了再搬进去。

    什么地方比较清静呢

    江寒马上就想到了酒店。

    好吧，那就随便找个酒店，条件什么的都无所谓，最好离学校近一点，随便凑合几天算了。

    可惜人算不如天算，学校附近的酒店、小旅馆，居然全都爆满。

    青年旅社倒是有地方，但他不想跟别人挤，再说也不方便搞研究。

    当下拿出手机，打开携程app，搜索一番后，定了一间标间。

    酒店的名字叫“星河”，三星级，在松江只算中档，价格不算高，388元一晚。

    江寒打车前往，很快到了地方。

    进入大厅后，直接去前台办理入住手续。

    负责前台接待的是两名女性。

    比较年轻的一个，只有二十多岁，颜值在线，身材苗条。

    &



第158章 查岗？
    如果说“感知机”是单个的神经元，那么“多层感知机”就是将分散的神经元，连接成了网络。

    在输入层和输出层之间，再加入若干层，每层若干个神经元。

    然后每一层的每个神经元，与下一层的每个神经元，都通过权重参数建立起连接……

    层与层之间，完全连接。

    也就是说，第i层的任意一个神经元，一定与第i+1层的任意一个神经元相连。

    这就是多层感知机，简称mlp。

    但仅仅简单组合在一起，还不算真正的“人工神经网络”，必须对“感知机”的基本结构，做出一定的改进。

    首先，必须加入隐藏层，以增强模型的表达能力。

    隐藏层可以有多层，层数越多，表达能力越强，但与此同时，也会增加模型的复杂度，导致计算量急遽增长。

    其次，输出层的神经元允许拥有多个输出。

    这样模型就可以灵活地应用于各种分类回归，以及其他的机器学习领域，比如降维、聚类等。

    此外，还要对激活函数做出扩展……

    前一篇“感知机”论文中，主要使用的是阶跃函数sign，虽然简单易用，但是处理能力有限。

    因此神经网络的激活函数，一般使用其他的非线性函数。

    备选的函数有很多:sigmoid函数，tanh函数，relu函数……

    江寒逐一进行了分析。

    通过使用多种性能各异的激活函数，可以进一步增强神经网络的表达能力。

    对于二分类问题，只需要一个输出神经元就够了。

    使用sigmoid作为激活函数，来输出一个0到1之间的数值，用来表示结果为1的概率。

    对于多类分类问题，一般在输出层中，安排多个神经元，每个分类一个。

    然后用softmax函数来预测每个分类的概率……

    描述完结构之后，就可以讨论一下“多层感知机”的训练了。

    首先是mlp的训练中，经典的前向传播算法。

    顾名思义，前向传播就是从输入层开始，逐层计算加权和，直到算出输出值。

    每调整一次参数值，就需要重头到尾重新计算一次。

    这样运算量是非常大的，如果没有强大的硬件基础，根本无法支撑这种强度的训练。

    好在现在已经是2012年，计算机性能已经足够强悍。

    前向传播无疑是符合直觉的，缺陷就是运算量很大，训练起来效率比较差。

    与“感知机”的训练相比，mlp的训练需要引入损失函数和梯度的概念。

    神经网络的训练，本质上是损失函数最小化的过程。

    损失函数有许多种选择，经典的方法有均方误差、交叉熵误差等，各有特性和利弊。

    整个训练过程是很清晰的。

    先随机初始化各层的权重和偏置，再以损失函数为指针，通过数值微分求偏导的办法，来计算各个参数的梯度。

    然后沿着梯度方向，以预设的学习率，逐步调整权重和偏置，就能求得最优化的模型……

    写完这些就足够了，再多的内容，可以安排在下一篇文章里。

    不过，江寒想了想，觉得这篇论文的内容，还是有点过于充实。

    仔细琢磨了一下，干脆将其一分为二。

    多层感知机的结构和前向传播的概述部分，单独成篇。

    神经网络训练中，关于激活函数和损失函数讨论的部分，再来一篇。

    然后分开投稿，这样不就可以多拿1个学术点了

    反正学术点又不看字数……

    当然，这两篇论文都必须以前一篇的感知机为基础，分别进行阐述，而不能互为前提、互相引用。

    这样就需要多动点脑筋了。

    江寒又花了一个多小时，才将它们全都补充完整，并丰满起来。

    接下来校队、润色一番后，翻译成英文，转换pdf……

    投稿的时候，江寒仔细琢磨了一下，在三区里选了两家方向对口的期刊，投了出去。

    没有选择影响因子更大的二区或一区期刊。

    因为二区以上的期刊，虽然影响因子更高，发表后收获的学术点也多。

    但发表难度太大，万一被打回来，再重新投递……

    时间耽搁不起。

    要知道，江寒只有三个月的时间。

    一系列操作下来，差不多就到了10点半。

    江寒脱掉外衣，去洗了个澡，然后换上睡衣。

    忙了一下午带一晚上，直到这时才闲了下来。

    然后他就想起了夏雨菲，也不知道她下午过得好不好，开不开心

    一股深切的思念，从心底涌出。

    拿过手机，指纹解锁。

    这才发现，有好几条未读微信。

    夏雨菲发来的。

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第159章 想怎么看，就怎么看？
    视频接通，夏雨菲毫无瑕疵的俏脸，出现在了镜头中。

    像素挺高，纤毫可见。

    看背景，她正在自己的房间。

    夏雨菲穿着一件十分少女风的卡通睡衣，看起来有点可爱。

    由于前置摄像头视野的问题，只能看到她头肩以上的部位。

    “酒店的环境怎么样”夏雨菲甜甜地笑着。

    “还行。”江寒笑着回答。

    “你下地转一圈，让我也欣赏一下呗还从来没来过这一家呢……”夏雨菲忽闪着大眼睛。

    江寒也眨了眨眼。

    果然是想查岗……

    那你就直说呗！扯什么信号不好

    江寒起身下地，举着手机到处晃了一圈。

    尤其是窗帘后、阳台、卫生间、衣柜里……

    整个房间一处不落，逐一展示出来。

    最后重新回到床上。

    江寒看着镜头里的夏雨菲，笑嘻嘻地说:“看到了吧，我真的在酒店，也没藏着什么人。”

    夏雨菲张了张嘴，半晌后才叹了口气:“你真聪明！什么都瞒不过你……”

    江寒呵呵一笑:“那你现在放心了没有呢”

    夏雨菲有点不好意思:“其实我……就是很想你了，很想看看你的样子……”

    顿了顿，“然后我……刚看过一本书，里面说……”

    江寒心领神会。

    这丫头遇上自己之前，根本没谈过恋爱，还是个0经验值的新手号。

    可能在边看“教程”边实践