不同源排斥力数值比较

news/2024/10/18 23:32:24/

( A, B )---3*30*2---( 1, 0 )( 0, 1 )

让网络的输入有3个节点,训练集AB各由两张二值化的图片组成,让差值结构中只有两个1,这两个1或者全属于A,或全属于B,或1个属于A,1个属于B,排列组合所有可能,统计迭代次数并排序。

其中有5组数据

A

B

差值结构

A-B

迭代次数

0

1

0

1

0

0

2

1

-

2*6*4*6

27674.779

1

1

1

0

1

1

0

+

+

-

2*6*4*6

27674.779

1

 

1

0

0

0

0

1

1

-

2

2

0*3*3*3

63266.005

1

0

1

1

0

1

1

-

+

+

0*3*3*3

63266.005

1

 

1

0

0

0

0

0

0

-

-

-

0*1*0*2

27938.588

2

0

0

1

0

1

0

-

2

1

0*1*0*2

27938.588

2

 

2

0

0

0

0

0

0

-

-

-

0*3*0*0

32927

2

0

1

1

0

0

0

-

1

1

0*3*0*0

32927

2

 

2

0

0

0

0

0

1

-

-

2

0*2*1*0

28150.327

3

0

1

0

0

0

0

-

1

-

0*2*1*0

28150.327

3

 

3

0

0

0

0

0

1

-

-

2

0*0*1*4

33654.362

3

0

0

0

1

0

0

2

-

-

0*0*1*4

33654.362

3

 

3

0

0

1

0

1

0

-

2

1

1*2*2*2

40989.02

4

0

1

0

0

1

0

-

+

-

1*2*2*2

40989.02

4

 

4

0

0

0

1

0

1

2

-

2

0*1*5*1

48421.724

4

0

0

1

0

0

1

-

-

+

0*1*5*1

48421.724

4

 

4

0

0

1

1

0

0

2

-

1

1*7*4*7

27663.804

5

1

1

1

1

1

1

+

+

+

1*7*4*7

27663.804

5

 

5

0

0

0

1

0

1

2

-

2

0*7*5*7

52465.281

5

1

1

1

1

1

1

+

+

+

0*7*5*7

52465.281

5

 

5

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。

因为神经网络的差值结构的行按照1-2-1的顺序变换,列随机变换迭代次数不变。所以在这种对称性下上述5组的组内两个组分在结构上是相同的。

如第4组的差值结构可以等效的变换成

-

-

2

-

1

-

-

-

2

-

2

-

他们的迭代次数不变。

这两个结构之间唯一的差别是一个结构中的两个1来自A或B,一个结构的两个1来自A和B。1个是同源的,1个是不同源的,而统计结果表明不同源的比同源的结构迭代次数都要小。

如果认为迭代次数与列排斥力成反比,这似乎暗示不同源的两个1之间的排斥力要更大些。如果认为这种排斥力同样与数值成正比,与距离成反比,则有理由认为不同源的两个1有一个更大的等效面值。


http://www.ppmy.cn/news/107197.html

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