似乎只有时间能让元素发生衰变,也似乎只有空间能让形态发生衰变。
比如在衣服上印着一个圆,这个圆在外力的作用下被拉伸,可能会变成一个椭圆。对神经网络来说这个圆的分类属性发生了变化。就像一个中子变成了质子,电子和中微子。所以事实上空间密度的变化可以导致形态的衰变。
或者也可以改变观察的范围,扩大视野后发现这个圆的旁边还有几个字母,这个圆是一个单词的一部分。这时这个圆获得了一个新的身份,尽管单词的意义到底是什么是纯人为规定的。但因为视野中有了其他的字母,这个圆与其他之母之间有了一种相互作用,这种相互作用让这个圆的意义有了一种新的被解读的可能。
因此这时的这个圆有了3个身份,可以是圆,椭圆,或者是某个形态组合的一部分,这是3个对神经网络来说不同的类别,所以对图片的分割本身就可以改变形态的分类属性,因此对空间的分割可以导致形态的衰变。
只不过人会觉得圆的这3种属性是共存的,这点与元素的衰变很不同。这只是因为人可以很轻易的穿越空间,如果人也可以轻易的穿越时间,中子,和质子,电子,中微子组合这两种状态看起来也是共存的。或者假设人的观察视野只能按照从小到大,或从大到小的方向单向的变换,那圆和某个形态组合的一部分这两种状态也将是不可逆的。
这里继续做实验验证神经网络对空间结构的不同解读。
( A, B )---3*30*2---( 1, 0 )( 0, 1 )
让网络的输入有3个节点,训练集AB各由5张二值化的图片组成,让B是二进制的7,2,0,0,0,让A共有6个1,排列组合A ,统计迭代次数。
差值结构 | A-B | 迭代次数 | |||
c | + | 2 | + | 5*0*4*4*5-7*2*0*0*0 | 3118.221106 |
- | 2 | - | 5*0*4*4*5-7*2*0*0*0 | 3118.221106 | |
1 | - | - | 5*0*4*4*5-7*2*0*0*0 | 3118.221106 | |
1 | - | - | 5*0*4*4*5-7*2*0*0*0 | 3118.221106 | |
1 | - | 1 | 5*0*4*4*5-7*2*0*0*0 | 3118.221106 | |
b | + | 2 | + | 5*0*4*4*6-7*2*0*0*0 | 4538.969849 |
- | 2 | - | 5*0*4*4*6-7*2*0*0*0 | 4538.969849 | |
1 | - | - | 5*0*4*4*6-7*2*0*0*0 | 4538.969849 | |
1 | - | - | 5*0*4*4*6-7*2*0*0*0 | 4538.969849 | |
1 | 1 | - | 5*0*4*4*6-7*2*0*0*0 | 4538.969849 | |
a | + | 2 | + | 5*0*2*2*6-7*2*0*0*0 | 207744.9799 |
- | 2 | - | 5*0*2*2*6-7*2*0*0*0 | 207744.9799 | |
- | 1 | - | 5*0*2*2*6-7*2*0*0*0 | 207744.9799 | |
- | 1 | - | 5*0*2*2*6-7*2*0*0*0 | 207744.9799 | |
1 | 1 | - | 5*0*2*2*6-7*2*0*0*0 | 207744.9799 |
如果等位点A为1,B为0,记为1;A为0,B为1记为2;AB都是1记为“+”;AB都是0记为“-”。收敛误差7e-4,每组收敛199次。统计平均值。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-479119.html
迭代次数a>b>c。如果同样认为迭代次数与结构的稳定性成反比,排斥力越大迭代次数越小,看起来与2,2同列的1越多迭代次数越大,排斥力越小。如果假设1与1之间有排斥力,2与2之间也有排斥力,但1与2之间有吸引力就可以很好的解释这一顺序。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-479119.html
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