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第102章 物理信息神经网络求收藏求追读求月票（第1页）

有了新的想法，林允宁立刻合上笔记本，抓起桌上的集训队图书卡，走向金陵大学图书馆。

高翔曾经跟他说过，在制备非平衡磁控溅射的多组分金属薄膜时，想找到一种方法，只用少量的XRD数据和几个简单的电学指标，就能快速判断样品是否落在了想要的目标相区。

当时，林允宁给了他一个用贝叶斯框架搭建的，用红、黄、绿三色灯判断样品相区的构思。

只是，他还没来得及实现，就被雅努斯计划吸引了全部注意力，将这个课题搁置了。

如今看来，用神经网络来处理这个问题，可能比贝叶斯模型更高效。

“三色灯”项目，本质上是一个分类问题，与识别猫狗并无二致。

而里希特教授的随机电报噪声RTN，则是一个更复杂的时域信号识别问题。

两者有一定的共通之处，也许能用相似的方法论来解决。

林允宁决定先从简单一些的“三色灯”项目开始做起，积累了经验，再推广到RTN问题中。

雅努斯计划的实验验证部分，他目前毫无思路，只能先做其他课题，慢慢寻找灵感。

图书馆，计算机科学阅览区。

林允宁在高大的书架间穿行，最终抽出了两本厚重的英文影印书:

克里斯托弗?毕晓普的《模式识别与机器学习》和Haykin的《神经网络第二版》。

回到宿舍，他快速翻阅着那两本书。

感知机、反向传播、梯度下降。。。。。。这些在十几年后烂大街的概念，在2005年的此刻，对绝大多数人而言还如同天书。

但对林允宁来说，这套逻辑清晰的数学框架并不难理解。

【检测到你已完成对《模式识别与机器学习》的首次通读，该知识模块已成功收录!】

【新知识模块:机器学习LV。1概念认知】

林允宁没有犹豫，直接调动了系统。

【注入模拟时长:200小时!】

【指定模块:机器学习LV。1->LV。2范式掌握!】

当模拟结束，林允宁睁开眼时，一个基础的神经网络框架已经在他脑中清晰成型。

他立刻打开电脑，开始用Python搭建一个最简单的三层全连接神经网络，加入到了Aether中，命名为Aether_ML_NN。

在【模拟科研】的帮助下，他很快完成了新模块的编写。

吃过午饭，他带着初步完成的Aether_ML_NN模块，来到了材料学院高翔的实验室。

实验室里还是一如既往，真空泵低沉地嗡鸣。

高翔的办公桌上还摆着两个泡面桶。

他看到林允宁，布满血丝的眼睛里亮起一丝期待。

“林师弟，你那边。。。。。。”

“模型做好了，可以试试。”

林允宁将自己的笔记本电脑连接到高翔的工作站上，调出了一个简洁的界面，“我已经把你发给我的实验数据和对应的工艺参数，还有你对样品质量的好、中、差”的标记，全部导入了Aether进行训练。