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第27章 梦境情绪编码模型(1/2)

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    春寒料峭,但心理学部317实验室却热火朝天。白板上写满了擦改多次的公式,墙上贴满了数据图表,我们正在经历研究中最关键的阶段——将突破性的想法转化为坚实的理论模型。

    “这个参数还是不对。”陈浩盯着屏幕上跳动的数值,“个体差异的权重设置得太高,模型就会过度拟合。”

    我们已经在个性化模型的思路上工作了两个月。方舟的算法提供了技术基础,但要将它发展成一个完整的理论框架,还需要大量的调试和验证。

    弗洛伊德老师这段时间异常安静,常常整日凝视着白板上的公式,像是在尝试理解这个时代的科学语言。

    “需要我帮忙吗?”方舟的声音从门口传来。他这学期课程很重,但还是经常抽空来实验室。

    我指着屏幕上的问题:“我们在寻找一个平衡点——既要捕捉个体特征,又要保留普遍规律。”

    方舟沉思片刻,突然眼睛一亮:“为什么不试试分层贝叶斯模型?它天生就适合处理这类问题。”

    这个建议让我们豁然开朗。分层模型可以在个体水平和群体水平之间建立联系,正好解决了我们的核心难题。

    接下来的三周,我们几乎住在了实验室。每天的工作就是调试模型、分析结果、修改参数、再次调试。进展缓慢而痛苦,有时候一整天只能推进一小步。

    “我感觉自己在迷宫里打转。”某个深夜,陈浩揉着发红的眼睛说。

    我也有同感。但我们都知道,这是理论突破前必经的黑暗。

    转机出现在一个雨夜。我们正在分析一组特别清晰的数据——来自一个长期记录梦境的志愿者。她的梦境报告极其详细,情感描述精准,为我们提供了宝贵的研究材料。

    “看这里,”我指着模型输出的结果,“当她把梦境描述为‘焦虑’时,模型识别出的神经特征与皮肤电反应高度一致。”

    陈浩调出其他数据验证:“在其他受试者中也有类似模式!”

    我们开始系统地分析所有数据中的这种对应关系。渐渐地,一个清晰的模式浮现出来:尽管每个人的“梦境指纹”不同,但相同的情感体验对应着相似的生理反应模式。

    这个发现让我们兴奋不已。我们开始重新构建模型,将情感作为连接个体差异与普遍规律的桥梁。

    方舟为这个新模型设计了一个优雅的算法架构。我们在实验室的白板前激烈讨论,常常为了一个数学表达争论到深夜。

    “这里应该用softmax函数,”方舟坚持,“它能更好地处理多类别情感分类。”

    “但我担心会丢失情感的强度信息,”我反驳,“梦境中的情感是有强弱之分的。”

    最终我们找到了一个巧妙的折中方案。在这个过程中,我深深体会到跨学科合作的魅力——心理学提供问题的深度,数学提供表达的精确,计算机科学提供实现的方法。

    模型初步完成的那天,我们进行了一次全面的测试。结果超出了所有人的预期:新模型不仅能准确识别梦境中的基本情感,还能评估情感的强度,甚至开始捕捉一些复杂的情感混合状态。

    “我们该给它起个名字。”陈浩看着屏幕上流畅运行的模型说。

    经过一番讨论,我们决定叫它“梦境情绪编码模型”(Dream Emotion Encoding Model,简称DEEM)。

    论文写作阶段,我们遇到了新的挑战。如何向学术界清晰地阐述这个融合了心理学、神经科学和计算科学的复杂模型?

    “要用心理学家能理解的语言,同时不让计算机专家觉得肤浅。”陈浩苦恼地说。

    我们反复修改论文结构,精心设计图表,努力在专业性和可读性-->>

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