学霸的模拟器系统 第135节

　　林允宁则显得有些心不在焉。

　　他凭借着前世的游戏心得和【心灵手巧】天赋带来的操作能力，机械地放着寒冰箭杀怪，却将大部分注意力都放在了另一个窗口的论文上。

　　网吧老板是个三十岁左右的男人，头发有点油，穿着件黑色的T恤。

　　他原来是金大计算机系的研究生，后来觉得搞科研没意思，就退学开了这家网吧。

　　可当他看清林允宁屏幕上那密密麻麻的英文和数学公式时，手里的泡面差点没端稳。

　　他自己就是计算机系退学的，当然认得那些符号。

　　他眯着眼睛，看清了论文的标题：【A Novel Variant of Long Short-Term Memory Network for Time Series Prediction】

　　（《一种用于时间序列预测的新型变体长短期记忆网络》）

　　“我靠……”

　　老板心里骂了一句，感觉世界观受到了冲击。

　　他当年就是觉得计算机系那些理论太枯燥才退学的，现在居然有人在网吧里一边打游戏一边看这种东西？

　　还看得津津有味？

　　他开始怀疑人生，是不是自己当年退学退早了？

　　他再凑近一点，看到林允宁又点开了一篇新的论文，标题是《Long Short-Term Memory》。

　　老板傻眼了。

　　他上学那会儿，连神经网络都还是个前沿概念。

　　现在都已经发展到这种程度了？

　　林允宁完全没注意到身后的老板，他已经完全沉浸在了自己的世界里。

　　在快速浏览了几篇综述，了解了相关领域的进展后，他立刻在脑海中启动了模拟科研。

　　【模拟科研启动……】

　　【课题：基于循环神经网络的RTN信号识别】

　　【注入模拟时长：50小时】

　　很快，他找到了解决时序问题的方法——循环神经网络（RNN），特别是其最强大的变体：长短期记忆网络（LSTM）。

　　这种网络结构，天生就是为了处理拥有“记忆”的序列数据而生的。

　　一个全新的混合模型框架在他脑中成型：

　　用LSTM强大的记忆和模式识别能力，去学习并预测那个隐藏在噪声背后的、只有“高/低”两个状态的真实物理过程（HMM）。

　　“林神仙！打Boss了！快，集火那个地精！”

　　许嘉诚在耳机里大喊。

　　“来了。”

　　林允宁回过神，将注意力重新切回到游戏中。

　　四人合力，很快，屏幕上那个巨大的机器人怪物轰然倒下。

　　“过了过了！”

　　“牛逼牛逼，掉什么装备了？”

　　许嘉诚和杜德彪发出了兴奋的欢呼。

　　语音里，传来了许嘉诚和杜德彪兴奋的吼声。

　　他们刚刚打倒了死亡矿井的最终Boss。

　　林允宁看着屏幕上掉落的装备，却突然站了起来。

　　他抓起自己的背包，对一脸错愕的三人说了句：

　　“不好意思，我突然有点急事，先走了。你们玩，账我结了。”

　　说完，他来不及等他们反应，就快步冲出了网吧，消失在汉口路的人流中。

　　“我靠，林神仙咋了？装备都不要了？”

　　许嘉诚看着林允宁空荡荡的座位，一脸懵逼。

　　游戏里的装备，林允宁根本就不在乎。

　　他要立刻回去，为Aether，装上一个强大的“新装备”！

　　……

第111章 从时间的混沌中解码（求订阅求月票）

　　林允宁冲回宿舍时，晚霞已经爬满了天空。

　　他关上门，拉上窗帘，没开大灯，只打开了书桌上的台灯。

　　一束光照亮了桌面，也照亮了他的兴奋。

　　他打开电脑，立刻在Aether的项目文件夹里，新建了一个子目录。

　　将其命名为“Aether_Chrono”。

　　Chrono，源自古希腊神话中的时间之神，柯罗诺斯。

　　他现在要做的，就是要从一片混沌的时间序列中解码出关键信息。

　　他没有立刻开始编写代码。

　　而是先登录了几个国外的开源代码社区，搜索了关于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的开源实现。

　　屏幕上，一行行由不同开发者贡献的代码清晰地展现出来。

　　林允宁没有直接复制粘贴，而是仔细研究着每一个模块的设计思路、优点和局限性。

　　然后，他闭上眼睛，沉入模拟空间。

　　【模拟科研启动……】

　　【课题：LSTM模型在物理时序信号中的应用】

　　【注入模拟时长：30小时】

　　【第8小时：你复现了三种主流的LSTM开源框架。你发现，它们在处理长序列数据时，普遍存在梯度消失的问题，对初始参数极为敏感。】

　　【第16小时：你尝试将一种名为“门控循环单元”（GRU）的简化结构引入模型。计算效率提升，但长期记忆能力下降。这是一个必须权衡的利弊。】

　　【第29小时：你决定不走捷径。你重新设计了LSTM的内部“门”结构，就像一个学生复习时会自动划重点一样，这个机制能让模型自主判断哪些历史信息更重要。】

　　【模拟结束。】

　　当他再次睁开眼时，一个高度优化的LSTM算法框架已经在他脑中成型。

　　接下来的几个小时，宿舍里只剩下键盘清脆的敲击声。

　　晚上十点钟，Aether_Chrono的第一个版本诞生了。

　　林允宁将里希特教授发来的那段随机电报噪声（RTN）数据导入了进去。

　　他深吸一口气，点击了“开始训练”。

　　电脑风扇开始加速旋转，CPU占用率瞬间飙升到100%。

　　一个小时后，训练结束。

　　屏幕上弹出的结果，却让他皱起了眉头。

　　模型输出的预测曲线，和原始的噪声数据相比，只是稍微平滑了一些，但整体上还是很混乱。

　　核心的“高/低”电平切换点，识别的准确率只有75%。

　　这虽然比随机猜测好得多了，但想要真正用于科研，还差得远。

　　林允宁靠在椅背上，没有气馁。

　　失败在科研中，本就是常态。

　　一个第一版的算法原型，能做到这一步已经不错了。

　　但问题出在哪里？

　　他盯着屏幕上那两条几乎同样混乱的曲线，很快找到了原因。

　　标准的LSTM模型，是一个纯粹的数学机器，只知道根据历史数据，去猜测下一个数据点出现的概率，却不理解这些数据点背后的物理意义。

　　然而，电子从量子点隧穿到缺陷态，和从缺陷态隧穿回量子点，这两个过程的发生概率，是由量子力学规律严格决定的。

　　比如费米黄金定则。

　　它们不是完全随机的。

　　他之前处理高熵合金“三色灯”项目的物理信息神经网络（PINN），是用物理规律去约束一个“静态”的参数空间。

　　而现在，他需要更进一步。

　　他要用物理规律，去约束一个“动态”的演化过程。

　　这在方法论上，是一次重大的升级。