昨天类神经的期末报告终於结束了，我挑了最难做的 lab，并从该 lab 发现了教授过去的学生都没有得出的结论。 上个礼拜我就开始报了，报完後教授就质疑我做出来的结果是否正 确，「因为他以前有学生也做过这个 lab，他们的结果跟我不同咧 」。我为了验证自己程式的正确性，就拿了课本的例题独立做了模 拟实验(亦即比较课本所得的结果与我所得的结果)，先初步证实了 我的程式「是可靠的」(因为所得结果非常接近)，然後再变更几个 数据产生不同的结果、之後再重新导入该 lab，并得到与上周相同 的结果，这时就可以比较各结果间的差异。 而我以前是念应数的，我觉得我在这个 lab 上较吃香的地方，就是 我清楚知道如果我想得到什麽结果，我应该去做哪些实验与数剧的 比较，以及如何从数据去分析出造成差异的可能原因。 从这个期末报告的经验我了解了三件事... 一、许多类神经相关论文，可能都有类似的问题─为了取巧而选择 　　性附上某次较佳的实验结果或数据，从而认为自己论文一开始 　　的假设或建立模型所使用的方法，可得到不错的实验成果─但 　　实际上可能一开始就是错的，或其实还存在着更好的方法，却 　　没有用心去思考。←我报告过的某篇博士论文就有这种情况 二、论文口试时会遇到的问题，我在这次同学的期末报告上大概都 　　有个底了，简单的说就是要彻底了解自己的论文是在做啥，以 　　及最重要的─论文的结论以及该篇论文的贡献为何。 三、类神经的论文并不难写。 最重要的经验还是将理论化为实际程式的过程，这次的类神经 lab ，从辐状基底函数矩阵的计算、OLS 中心点选取、到改变选取中止 条件的程式改写，我很紮实地在 matlab 程式写作上下了一番功夫 ，这还是归功於有数学的底子，以及在圣殿抠顶10年的经验。 昨天教授的评价是，我的期末报告做的比日间部一般生的水准要高 、结果要更精确，还加做了课本实例的模拟实验而得到额外的 OLS 中心点选取法的适用性分析。以这点来说... 一、我是真的从没想过念应数系其实还蛮有用的。 二、在圣殿抠顶的经验真的蛮有用的XD 三、还好从去年开始在公司就经常被操要交提案、报告、活动计划 然後读研究所的期间经历过的事物又能回馈到公司以及圣殿上，总 算让我觉得以前没有白花时间在这些事情上面。 Laechan --

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