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第九十一章 上门（第1页）

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，也如同炼丹。

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，先有鸡还是先有蛋的翻版吗？

神经网络，本质是一个信息黑箱，其中网络层数和每个神经网络层包含的节点等问题，都是需要大量的研究和经验来确定的，是不具备理论依据的。