“在沒有相對于遙遠星系的轉動時，科里奧利力和離心力都不存在”

(靜止的陀螺，星體)---n*m*k---(1,0)(0,1)

做一個神經網絡來分類靜止的陀螺和遙遠的星體。

(旋轉的陀螺，星體)---n*m*k---(1,0)(0,1)

再做一個神經網絡，這個網絡用來分類旋轉的陀螺和遙遠的星體。

神經網絡的迭代次數與分類對象的差異的倒數成正比，與收斂誤差成反比。

假設1：完全相同的兩個對象無法被分成兩類，與之對應的分類迭代次數為無窮大。

推論1：相等收斂誤差下迭代次數越大表明二者差異越小。

這兩個網絡在收斂誤差δ相同的情況下，迭代次數一定是不同的。對于神經網絡這個迭代次數的不同是由于二者差異不同導致的,

而對于陀螺這個物理實體，旋轉的陀螺和靜止的陀螺的差別就是他們的慣性質量不同

所以如果陀螺由靜止到旋轉的變化可以唯一的用慣性質量去概括，那為什么不能認為神經網絡的兩個分類對象的差異是慣性質量的一種量度？

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用神经网络分类陀螺和遥远星体的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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