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编程问答

mnist 0与mnist x 相互衰变半衰期汇总

發布時間：2025/4/5 编程问答 28 豆豆

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神經網絡的衰變假設：被概率密度表達的粒子A和B彼此互為粒子和環境，在相互作用中被彼此微擾產生衰變，衰變產物是B化A和A化B，網絡的分類準確率是兩個粒子分類準確率的和pave=Σpr。

(mnist 0, mnist x)---81*30*2---(1,0)(0,1)

用神經網絡分類mnist的0和x，讓x=1，2，3，4，5，6，7，8，9。分別去測量在0和x構成的獨立環境中二者的半衰期。

讓收斂標準δ=1e-4,收斂199次，統計平均值。

得到的數據

pave=Σpr的表達式

如（mnist 0 和1）的數據，0的測試集有980張圖片，1的測試集中有1135張圖片，0占46.3357%，1占53.6643%。總的分類準確率為0.997864=0.99539*0.463357+1*0.536643.

半衰期的計算方法

T為半衰期，N是迭代次數

如在（mnist 0 和1）網絡中，將1當作環境，將0當作粒子，0的半衰期為

T0=5333.487/LOG(0.99539021630151,0.5)=800116.5

但如果將0作為環境，將1當作粒子

T1=5333.487/LOG(1,0.5)

就會出現除0，也就是粒子1在0的環境中半衰期為無窮大，也就是粒子1在0的環境中幾乎是穩定的，不衰變。

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