神经网络权重与核子的波函数
(A,B)---m*n*k---(1,0)(0,1)
假設(shè)1:完全相同的兩個(gè)對(duì)象無法被分成兩類,與之對(duì)應(yīng)的分類迭代次數(shù)為無窮大,分類準(zhǔn)確率是50%,50%。相等收斂標(biāo)準(zhǔn)下迭代次數(shù)越大表明二者差異越小。
如果將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集理解為Fock矩陣,把權(quán)重看作波函數(shù)的系數(shù),則神經(jīng)網(wǎng)路的收斂過程可理解為求本征態(tài)的過程。那如何理解隨著收斂誤差的減小迭代次數(shù)越大,分類準(zhǔn)確率越大的現(xiàn)象?
按照假設(shè)1可以認(rèn)為迭代次數(shù)大表明兩個(gè)被分類對(duì)象變得更加相似,但訓(xùn)練集顯然是不會(huì)隨著收斂誤差的減小而變化,所以相似的是什么?
可以把本征方程組拆成WA和WB的方程組,網(wǎng)絡(luò)收斂顯然就是求WA=WB的過程,收斂誤差越小,|WA-WB|的誤差越小,也就是WA與WB越一致。所以收斂過程讓兩個(gè)粒子的波函數(shù)變得一致。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衰變假設(shè):粒子A和B彼此互為粒子和環(huán)境,在相互作用中被彼此衰變,網(wǎng)絡(luò)的分類準(zhǔn)確率是兩個(gè)粒子衰變剩余的算術(shù)和pave=Σpr。
考慮分類準(zhǔn)確率和衰變剩余兩個(gè)概念內(nèi)在含義的相似性,可以理解如果粒子和環(huán)境越相似則這個(gè)粒子越穩(wěn)定,能級(jí)越低,越不容易衰變,分類準(zhǔn)確率越高。
因?yàn)殡娮拥倪\(yùn)動(dòng)并不會(huì)對(duì)粒子的衰變有影響,如果讓這個(gè)解釋是正確的,W只能是核子的波函數(shù)。所謂的外部環(huán)境就是另一個(gè)成核的核子,這符合核力是短程力的特征,并滿足因果律。
總結(jié)
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