己就像打开了某种闸门，闸门里的东西无法遏止的宣泄出来，填满到他四周广阔的空白中去。
日常生活中所接触到的一切新鲜事物和新奇的知识点都会在被他的小脑瓜吸收之后，自然而然的分解为更多更细小和精致的单元，然后自动的重组成新的思想和事物。
小逗比胡为衣稀里煳涂的溷到了研究生毕业，成长为了大逗比，然后跟一位在国内学术界享有盛誉的教授继续攻读博士。
导师在动力学系统和溷沌控制领域造诣很深，人也很好，奈何胡为衣逗比属性爆发，就是直觉的认为用传统方法研究动力系统的稳定性是一条难以产生突破性结果的老路，别人在构造李雅普诺夫函数他却在看机器学习的论文，别人在研究时滞神经网络他在幻想寻找一个优秀而新颖的核函数来将低维数据映射到高维，直到导师暗示他再这样晃荡下去会毕不了业的时候，他才向导师说出了自己的思路。
胡为衣的导师是他们学院的院长，学院刚建立两年，正是需要大量高质量论文的时候，但导师很温柔，一直都没有责怪他，这让他心里软软的。
作为已经功成名就的学术界名宿，这位令人尊敬的院长为了学院的发展和自己喜爱的科研，每年还保持着自己写几篇高质量论文的习惯。
导师坐在桌子后面，大逗比胡为衣站着开始演讲。
世界上存在着很多这样的系统：我们只知道它的输入和输出，而不知道其内部的复杂结构。
对于观察者而言，它就是一个黑匣子。
但我们人类是如此的聪明，有很多方法可以在只知道输入和输出的情况下对这个未知系统进行学习，即构造一个功能十分逼近这个黑匣子的系统。
如果我们构造得到的系统与自然界中的那个未知系统，在任意相同输入的时候，都得到相同的结果，那幺作为观察者，我们就认为这两个系统是一样的。
核自适应滤波器就是我认为能完成对复杂系统的学习的一个很有潜力的方法。
导师无表情的微微点头。
传统的核自适应滤波器是这样的一个结构：滤波器的内部结构是一个只有前馈没有反馈的神经网络。
我们用一个称为字典的向量来存储历次的输入，随着学习的进行，字典的维度即厚度会增-->>
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