第169章卷積神經網絡的雛形
看著神采奕奕的王建成，陳念越發覺得這小子真的不簡單。
如果說之前他提出一係列的未來武器概念時，自己還隻是覺得他追夢的話，那今天跟他聊完之後，怕是要改一改措辭了。
不是追夢，是造夢。
難度很大，但也不是沒有可能。
“你打算怎麼實現？無人機作戰是一個複雜的體係，尤其是在涉及到協同作戰時更是如此。”
“你對數據鏈係統沒有一點了解，知識體係也不夠完整，想要去搞忠誠僚機計劃太難了吧？”
聽到陳念的話，王建成點了點頭，回答道：
“學長，我也知道很難，所以我沒打算一開始就把項目做得太複雜。”
“我想要做的，是一個及時響應的遠程控製係統。”
“總體來說，就是要把無人機的控製集成到現有的戰鬥機航電係統中，通過簡單的控製，實現無人機跟隨、伴飛、攻擊、掩護的動作。”
“等以後技術更發達了，再以此為地基，植入各種戰術模板，實現一鍵操控。”
“比如，等我們的衛星和數據鏈係統進化到足夠靈敏和強大了，我們甚至可以給一架殲二十二配置好幾架無人機，包括什麼電子乾擾機啦，小型預警機啦，對地攻擊機啦，還有盾機。”
“.牛逼。”
陳念由衷地感歎道。
這一套思路，牛逼的不是他提出的無人機戰術的設想，而是一句話：
係統集成。
他大概以為自己做的事情很簡單，但實際上，他真的是在挖地基！如果這一套集成控製係統能夠順利運行，並進行開放式的迭代開發，說不定共和國的第一代“忠誠僚機”，真的會在他手裡誕生.“有思路了嗎？”
陳念繼續問道。
“有了！”
王建成嘿嘿一笑，推開已經吃得差不多的餐盤，開口回答道：
“我的打算是這樣的，這個係統說起來簡單，但其實做起來還是挺龐大的。”
“所以，我沒必要一次性就做出來，所以，隻要先做出簡單的模仿跟隨部分就好了。”
“實現方式也很簡單，直接通過數據同步來實現，但現在的問題是，無人機和主機之間在性能、速度、飛行包線上都存在差異，要通過算法去拉平這段差距，不是很容易.”
“你還懂編程？”
陳念驚訝地問道。
“懂啊，我爸在我很小的時候就給我買了電腦，那時候還是賣了果園買的呢。沒什麼彆的用，就自學編程了.”
“什麼語言？”
“c，python。”
“牛逼.”
短短幾分鐘時間裡，王建成讓陳念數次感歎牛逼。
不過，仔細想起來，更牛逼的是他父親。
王建成的家庭條件算不上好，家裡還有個姐姐，經濟壓力不小，這種情況下，居然敢在教育資源上做這種豪賭，可見絕對不是眼光短淺之輩。
這也算某種程度上的虎父無犬子了吧。
“那伱打算用什麼算法解決？”
“呃目前想的是機器學習，讓僚機具有一定的決策能力，作為模仿的補充。主要用ensebeearning，具體的就是隨機森林算法，不過我感覺，這種算法還是有點偏弱了。”
“目前暫時沒有更多好點子，先走一步看一步吧，我覺得就算這樣，進特彆班也夠了。”
那是肯定夠了。
即使不夠，我也會讓陳果給你安排進去的。
陳念心裡暗暗想著。
不過，隨機森林算法在這個時代，好像確實有一點落後了。
在自己的記憶裡，大概到明年，也就是2006年，深度學習算法就要出現了。
與其讓他去搞隨機森林，不如直接上深度學習？
這種算法不僅在機器學習方麵更加優異，甚至可以說，就是深度學習算法的出現，引發了ai爆發性增長的狂潮。
真讓王建成搞出來的話，前途不可估量。
哪怕隻是開個頭，給後人打個基礎，也不失為一次好的嘗試。
想到這裡，陳念開口說道：“我有一個想法，你可以試一試。”
“現在論文庫上應該已經出現了一些關於關於逐層初始化的機器學習訓練模型，基於這個模型，還有更多的潛力可以深挖。”
&nbeearning，繼續往深入探索，應該也不會太難。”
“你可以先去看看國際上最先進的經驗，試著用到自己的實操裡麵來。”
&n方法，如果有困難，可以找統計學專業的老師幫忙。”
說到這裡，陳念停頓了一下。
他突然想到，現在這個時間點，對方應該是很難找到比較有用的材料的。
但是，如果讓自己去把這部分內容解析出來給他.擦，6.9個源點消耗。
那還是拉倒吧。
於是，他仔細回憶了片刻，繼續說道：
“有幾個關鍵詞，應該是你的研究過程中用得上的。”
“核函數展開，線性回歸函數，遞歸算了，我把大致的原理圖畫出來給你看看。”
陳念抄起筷子，沾了湯汁在桌麵上開始寫寫畫畫。
他畫的是當年遊戲ai深度訓練最常用的卷積神經網絡的基本結構圖。
實際上，整個卷積神經網絡的原理並不複雜，最基礎的部分，哪怕是完全沒有編程基礎的普通人，也能在半天之內懂個七七八八。
真正困難的，是怎麼用複雜的程序去實現它。
這不是陳念擅長的部分，在上一世，他隻是出於興趣學了個皮毛。
“喏，這是卷積神經網絡的濾波過程圖，這是c1層，作用是產生特征映射圖，隨後，特征再進行求和加權.”
湯汁在桌麵上逐漸形成了縱橫交錯的圖畫，王建成從最開始，便已經全情投入地在聽，所以哪怕陳念隻講了一遍，他也已經把全部內容記在了心裡。
等陳念放下筷子時，他看陳念的眼神已經完全變了。