将神经网络粒子化
"我們在標準模型中談到的每一種粒子都是某一特定粒子場的振蕩波。傳遞電磁作用的光子是空間無限伸展的電磁場的振蕩。引力子是引力場的振蕩,膠子是膠子場的振蕩,依此類推。即使是費米子—物質粒子—也是基礎場的振蕩。有電子場、上夸克場和其他每種類型粒子場。就像聲波在空氣中傳播,振蕩在量子場中傳播,這種振蕩就是我們觀察到的粒子。" *
如果粒子總是對應著一種振動,所以振動不應該也對應著一種特定的粒子嗎?如果把振動理解為一種循環往復的運動過程,考慮一個二分類的神經網絡
(0,1)---m*n*k---(1,0)(0,1)
這個網絡的訓練過程顯然就是圖片0的不斷重復和圖片1不斷的重復,這種重復為什么不能看作是振動?如果把這種重復看作振動,神經網絡的訓練過程就是嘗試用一套參數去調和兩種振動。因此為什么不能粒子化神經網絡,將神經網絡的訓練過程理解為兩個粒子的相互作用? **
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,在相互作用中彼此微擾產生衰變。
如果承認神經網絡可以被粒子化,則可以很容易可以得出衰變假設,分類錯誤的粒子不就是被衰變了嗎?
*(第一推動叢書·物理系列) [美]肖恩·卡羅爾_ 向真(譯) - 尋找希格斯粒子-湖南科學技術出版社 (2014)
**感謝孫老師
總結
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