分类系统的构成与外部表象
分類系統應該至少應包括最小可分類單元和分類載體,而分類系統的外部表象至少包括化學反應和核反應。
比如由元素構成的分類系統,這個系統的載體應該就是波函數。如中子和質子在原子核內構成同位旋無法區分對方,也就是中子和質子共有共同的波函數,這兩個粒子的波函數實現耦合。當質子變得像質子,中子變得像中子也就是波函數的對稱性被破缺,分別表達質子和中子兩種不同的特征。中子不穩定,并發生衰變,完成了一次核反應。
如果兩個原子的波函數不耦合,只是局部的等值,這就是化學上的成鍵,并由此形成化學反應。所以核反應和化學反應的一個區別就是一個是波函數完全相同,一個是波函數僅僅是局部等值。
由圖片作為最小可分類單元的分類系統同樣也有核反應和化學反應兩種外在表象,
(A,B)---m*n*k---(1,0)(0,1)
?由神經網絡分類兩類圖片A和B,顯然這個分類系統的載體是神經網絡,所謂的核反應就是衰變而衰變的邏輯意義就是分類,所以由神經網絡完成的分類行為就是由圖片為最小可分類單元的分類系統的核反應。在這個核反應中圖片A和B可以理解為Fock矩陣,把權重看作軌道系數,也就波函數。所謂網絡收斂就是尋找共同的波函數的過程。
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所以只要用神經網絡實現一種權重局部等值的網絡就是這個分類體系的化學反應。
Tensorflow的迭代次數到底應該設為多少
比如圖片中這個類乙烷的網絡,由2個1*6*6的網絡和6個1*1*1的網絡構成,左右兩側的網絡同時像對方收斂。同樣把輸入理解為Fock矩陣,權重就是波函數,這個收斂行為客觀上實現了一種波函數局部等值操作。所以這個模型為什么不能理解為一種分子模型?
基于語言的分類系統,可以合理的假設每一句話在人的腦中都構成一張圖片, 所以基于圖片,語言和元素的分類系統都可以通過核反應和化學反應的表象去認識。
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《新程序員》:云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作,文字、視頻、音頻交互閱讀總結
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