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第九十一章 上门

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  看着差不多大拇指厚度的MP4式平板电脑,林行知就有点哭笑不得。

  “这还能算是便携式吗?”林行知扶了扶额,准备上机体验一番。

  还别说,视频体验还不错,没有明显的颗粒感,画面比较清晰,音质也还可以。

  唯一有点麻烦的就是触屏控制。

  “要不尝试多点触控手势的设计?”

  林行知皱了皱眉,感觉多少有点儿麻烦。

  多点触控技术并不新颖,早在上个世纪八十年代就已经有学者进行了研究。

  硬件技术已经基本趋于成熟。

  唯一的问题是,多点手势远比单点手势要复杂,需要编写与硬件性能配套的智能解析算法,以及建立合理的多点触控手势库,防止指令判断错误,以及提升多点操控的精准性。

  林行知稍作思索,便在网络上找了一些相关技术的消息。

  虽说这方面的研究不多,林行知也找到了一个「基于多点手势字典的手势交互模型」,只是还缺少比较丰富语义模型。

  “手势识别,本质上来说也是一种模式识别,而且在非结构化数据中复杂程度偏低,应该可以借助机械学习,完善这个过程。”

  林行知思索着,感觉可行性非常高。

  就在这时,林行知忽然呆住了,脑海中闪过许多纷杂的多层网络结构图。

  仅仅片刻,有序的内容开始呈现。

  「基于反向传播算法训练的多层感知机的手势模式识别算法」

  「基于隐马尔科夫模型的手势模式识别算法」

  「基于径向基函数神经网络的手势模式识别算法」

  待到林行知回过神来,整个人都有些恍惚。

  “给了三个不同的结果?”

  自语着,林行知仔细的回忆了大脑自发涌现的三个神经网络。

  大脑没有给出这三个神经网络的完整结构,输入层和输出层大多都是未知的。

  可荒谬的是,林行知对这个不完整的网络结构十分熟悉,甚至知道大部分中间层,也就是隐含层的参数。

  完整的神经网络模型,就好似一张完整的丹方。

  得到神经网络模型的过程,就好似炼丹,灵材各式各样,可以自由组合。丹方也是千奇百怪,炼制手法更是各种出其不意。整个一套流程并没有太多理论可依循,主要是靠炼丹者对天地灵气和规则的感悟。

  而林行知得到的,就像是几张残缺的丹方。

  “难道是缺乏样本?可没有样本又哪来的隐含层的参数?”

  林行知有点抓狂,这不就是千古难题,先有鸡还

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