二十來分鐘后，大家鍛煉完畢，回寢室稍作整頓，盥洗一番之后，就去了食堂。
由于早起運動的關系，每個人都多吃了一個饅頭，精神頭也好了不少。
飯后溜達了一會兒，幾個人就結伴回班，上早讀。
江寒端正地坐在座位上，拿出一個嶄新的筆記本，開始寫論文的第一稿。
先寫下標題：《感知機：大腦信息存儲和組織的概率模型》。
然后是摘要：“本文探討了生物神經元的工作機制，并建立了一個簡單的數學模型，以及探索了如何在機器學習中運用這個模型……通過對生物神經元的模擬，來解決線性可分的二分類問題。”
寫完摘要后，又設了幾個關鍵字，接下來就進入了正文。
第一部分是背景介紹，主要討論生物神經元。
“要了解智能對知覺識別，泛化，回憶和思考的能力，首先我們要回答三個問題：生物系統如何感知或檢測物理世界的信息？以什么形式存儲或記住信息？存儲或記憶中的信息如何影響識別和行為？
第一個問題屬于感官生理學領域，而且人們對它已經有了可觀的認識。第二和第三個問題，目前仍然只有大量的猜測，而且神經生理學提供的一些相關事實，還沒有被整合成為一個可以被人們接受的理論……”
開宗明義之后，接下來，就可以詳細討論生物神經元的工作機制了。
足足用了兩千來字，才寫完這些羅里吧嗦的東西，最后下了結論。
“綜上所述，不管什么信息被保留，都必須以某種方式，存儲為特定響應的偏好，即信息包含在連接或關聯中！”
接下來，進入下一環節，建立數學模型。
對于很多人來說，這是論文寫作之中，最為困難的地方。
就算拿出“感知機”這種大殺器，江寒也并不擔心，會被人懷疑是重生者。
除非屢見不鮮，否則誰會一碰到厲害的人，就懷疑是穿越、重生來的？
網上關于劉秀和王莽的段子，只是調侃和玩笑罷了。
但江寒仍然決定，將數學部分精簡一下，盡量不涉及太高深的東西。
很多高等數學的東西，大學生學起來都挺費勁，自己一個普通高中生，憑啥能熟練運用？
除非能證明自己，的確是個不世出的天才，不然很難解釋。
如果得到足夠的學術點，將七維屬性都加到10以上，那自己不想當天才都不可能。
可現在是起步階段，還是穩一點的好。
“感知機”的工作邏輯很簡單，本來也不是什么復雜的東西，只是表述上要稍微嚴謹一點。
前世刷過的那篇同名論文，大部分內容都是枯燥的論述，數學推導并不多，關于如何在計算機上實現，則基本沒怎么講。
這也不怪原作者，那個年代的計算機科學，本來就不怎么發達。
而且那篇論文的精華，也就是一個模型，一個原理。
至于編程實現，有了模型之后，那還不是Soeasy嗎？
但現在是2012年，計算機技術已經取得了長足進步，足夠將機器學習技術，運用于生產生活實踐了。
所以，江寒將這篇論文的重點，放在了原理解析，以及如何實現上。
除了開頭第一段，江寒并沒有照抄原文，事實上，他也沒那個本事。
那么長的論文，能記住大概思路，就相當不錯了。
一個字不差背下來？江寒做不到啊！
根據自己對該技術的理解，江寒開始自由發揮。
先從最簡單的情況，也就是單變量開始討論。
“對于只含有1個輸入信號xi的樣本集T，我們期望找到一個線性函數y=wx+b，通過輸入的數據xi和標簽yi，確定其中的權重w和偏置b，其中權重w控制輸入信號的重要性，而偏置b可調整神經元被激活的難易程度……”