第44章 馅饼！ (4 / 6)
        “不过这种方式在高原上不行，风场湍流的模式千变万化，气压密度随海拔非线性变化，经典控制理论的模型假设全崩了。”

        “后来我们有个工程师，也是数学背景出身，他提了一个大胆的想法，直接拿飞行数据喂进去，让系统自己学。”

        “学？”漆昊敏锐地抓住了这个词。

        “对，学。”汪总点头，“他搭了一个多层的数学结构，输入是飞行器当前的状态参数，姿态角、角速度、气压、风速，输出是四个旋翼的转速指令，中间有好几层……怎么说呢，你可以理解成一层一层的非线性变换。”

        “每一层做一次线性组合，然后过一个非线性激活，上万个参数，全靠数据去调整。”

        多层，非线性变换，函数逼近。

        漆昊脑子里仿佛有什么东西被推开了一道缝。

        “等一下，你是说，这种结构理论上可以逼近任意连续函数？”

        汪总愣了一下，随即笑了：“你的直觉很准，确实有一个数学定理，好像叫什么万能逼近定理，说的就是这个意思，只要中间层的节点足够多，这种结构可以以任意精度逼近任何连续函数。”

        “那华记那个基站选址问题，如果把历史选址数据整理出来，输入是地形参数、用户分布、遮挡数据，输出是信号覆盖质量的评估，也可以用这种结构去逼近那个未知的估值函数？”

        陈工点了点头：“思路是对的，事实上业界确实有人在做类似的尝试，学术界把这个方向叫叫机器学习，你刚才说的那种多层结构，通常被称为神经网络。”

        “不过我们的基站选址模型输入维度超过两百，网络训练到后面，梯度几乎归零，模型完全学不动。”

        漆昊听到这里有些想不明白了，他看到旁边有一块白板，就走过去，拿起笔写了起来。

        “假设网络有n层，每一层的激活函数是σ，那反向传播的时候，梯度要经过n次链式法则……十层网络，梯度衰减系数是0.25的十次方。“

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