原创 用神經網絡的分類行爲理解質量到底是什麼？
關於神經網絡的兩個假設 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爲無窮大，分類準確率是50%，50%。在不同的訓練集之間，相等收斂標準下迭代次數越大表明兩個分類對象差異越小。 假設2：對應不同的兩個對象，迭代次數越
2020-05-05 21:47:06
原创 存在於實數域無限維空間的分子
空間讓物體運動，而運動告訴我們空間的形狀。 假如有存在於一維空間的甲烷，可以合理猜測分子應該是CH2，結構應該接近 C有6個電子，H有1個電子，由於電子與電子之間的排斥作用，電子和核之間的吸引作用，核與核之間的排斥作用，還要考慮電子
2020-04-29 23:24:47
原创 什麼樣的數據集可以被分成兩類？
(A,B)-n*m*k-(1,0)(0,1) 製作一個二分類A和B的網絡，比如A是mnist的0，B是mnist的2，現在向0中加入50%的2，向2中加入50%的0 則 A變成了50%的0+50%的2 B變成了50%的2+50%的0 也就
2020-04-29 23:24:47
原创 比較雙曲正切tanh與sigmoid激活函數的性能差異
製作一個二分類網絡分類minst 0和3 (0,3)-n*m*2-(1,0)(0,1) 激活函數分別使用tanh和sigmoid，用交叉對比固定收斂標準多次測量取平均值的辦法比較兩個激活函數到底有什麼差異。 數據1：tanh 每個收
2020-04-23 21:39:28
原创 用神經網絡二分類金屬Li的波函數
用金屬Li的波函數作爲訓練集去訓練一個二分類的網絡。 顯然li核外有3個電子，最外層2s軌道只有一個電子。這個電子可能有兩個自旋方向↑↓，自旋向上或者向下。 (↑,↓)-n*m*k-(1,0)(0,1) 自旋向上的一組波函數與自旋向下的
2020-04-20 22:41:06
原创 用神經網絡二分類人腦與電腦
如果一個對象A，無論與B或C分類，分類的準確率都是50%,則A爲一個具有智慧的對象。 用符號表示 ∵ (A,B)-n*m*k-(1,0)(0,1) 50%:50% ① (A,C)-n*m*k-(1,0)(0,1)
2020-04-19 04:09:35
原创 用神經網絡的分類行爲理解力的相互作用
把物質的波函數理解成是神經網絡的輸入，而把兩個粒子相互作用的力的過程理解成是兩個粒子相互分類的過程。 比如有兩個球A和B分別撞向對方， 現在假設A與B撞擊的過程中有一箇中間狀態A與B合成了過渡態小球C，則A與B撞擊的結果就取決於C如何
2020-04-07 13:59:01
原创 神經網絡與原子軌道線性組合算法LCAO
做一個二分類網絡來分類A和B (A,B)-n*m*k-(1,0)(0,1) 可以理解成是用A去測量B與A之間的差異，也可以理解成是用B去測量A與B之間的差異，也就是用測量來理解神經網絡的收斂過程。 爲了計算多電子體系的波函數，其中一種
2020-03-27 21:44:16
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原创 由隱藏層節點數引起的網絡準確率的不規則變化02
(0，2)-81*n*2-(1,0)(0,1) 做一個分類mnist 0，2的二分類三層網絡，隱藏層節點數由3-1000共實驗了59組值。固定收斂標準δ=1e-6,每組值迭代1999次，統計平均分類準確率pave和迭代次數的分佈。 統
2020-03-25 03:57:58
原创 神經網絡波動方程∂f（x）/ ∂x=f（-x）f（x）的另一組玻色子解
費米-狄拉克分佈 K是玻爾茲曼常數 T是溫度 ε表示能量爲ε εF費米能級等於電子系統在趨於絕對零度時的化學勢 讓K，T，εF變爲1，讓x=-ε，顯然費米-狄拉克分佈就變成神經網絡的激活函數sigmoid 玻色-愛因斯坦分佈
2020-03-16 06:12:37
原创 實驗：是否圖片的重疊區域攜帶了決定分類的所有信息？
使用重疊法將參與分類訓練的同一批次圖片的所有不重疊部分變成0，只保留圖片的重疊部分訓練網絡，如果分類準確率上升表明重疊部分已經包含決定分類的全部信息。如果這個假設成立，表明神經網絡實現分類是通過在分類對象之間建立一個公共的重疊區，並通過識
2020-02-26 11:04:54
原创 用神經網絡分類3*3矩陣
0 1 2 3 4 5 6 7 8 用前面一樣的固定收斂標準，多次測量取平均值的辦法比較不同的輸入對迭代次數和分類準確率的影響。 一共設計了三組輸入 A B 0 4 8
2020-02-22 19:43:45
原创 是否可能通過無限增加捲積核的辦法使網絡性能無限提升？
神經網絡的分類性能是否隨着卷積核數量的增加而單調的遞增？ 本文製作了一個3分類的網絡，設置卷積核的數量分別等於1-24個，觀察網絡的平均分類準確率隨着卷積核數量的增加到底是如何變化的。 網絡結構 Mnist（0，1，2）---con3*3
2020-02-22 19:43:45
原创 存在於實數域的微觀粒子7-神經網絡與電磁場
由神經網絡的激活函數 可以得到這個激活函數是這個微分方程的解 由還可以構造另一個微分方程 這樣得到了一個微分方程組 將這個微分方程組和電磁場方程組比較 可以發現兩個方程組很相似， 只要假設f（x）與f（-x）分別是電場與磁場，
2020-02-22 19:43:45
原创 德布羅意波與神經網絡與粒子
德布羅意指出了怎樣才能把波和粒子二者聯繫起來，他提出了一個波函數，這個波函數通常表示爲 單個粒子的應是粒子的三個座標x1,x2,x3以及時間t的函數，也就是 德布羅意建立了一個用Ψ描述的波所遵守的方程． 這個波動方程表明：如果有一些平
2020-02-22 19:43:45