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用神经网络分类上和下

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

做一个网络,输入为3个点,训练集A,B各有4张图片。让B的4张图片全是0.排列组合A,记录迭代次数平均值的变化。收敛误差为7e-4,每个网络收敛199次。

其中得到一组数据

差值结构

1-A-B

迭代次数

差值结构

2-A-B

迭代次数

0

0

0

0*3*1*6-0*0*0*0

6394.4774

1

1

0

6*1*3*0-0*0*0*0

7134.0452

0

1

1

0*3*1*6-0*0*0*0

6394.4774

0

0

1

6*1*3*0-0*0*0*0

7134.0452

0

0

1

0*3*1*6-0*0*0*0

6394.4774

0

1

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6*1*3*0-0*0*0*0

7134.0452

1

1

0

0*3*1*6-0*0*0*0

6394.4774

0

0

0

6*1*3*0-0*0*0*0

7134.0452

0

0

0

0*6*4*3-0*0*0*0

6408.3869

0

1

1

3*4*6*0-0*0*0*0

7174.8894

1

1

0

0*6*4*3-0*0*0*0

6408.3869

1

0

0

3*4*6*0-0*0*0*0

7174.8894

1

0

0

0*6*4*3-0*0*0*0

6408.3869

1

1

0

3*4*6*0-0*0*0*0

7174.8894

0

1

1

0*6*4*3-0*0*0*0

6408.3869

0

0

0

3*4*6*0-0*0*0*0

7174.8894

0

1

1

3*1*6*0-0*0*0*0

6488.0352

0

0

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0*6*1*3-0*0*0*0

7141.7538

0

0

1

3*1*6*0-0*0*0*0

6488.0352

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0*6*1*3-0*0*0*0

7141.7538

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3*1*6*0-0*0*0*0

6488.0352

0

0

1

0*6*1*3-0*0*0*0

7141.7538

0

0

0

3*1*6*0-0*0*0*0

6488.0352

0

1

1

0*6*1*3-0*0*0*0

7141.7538

1

1

0

6*4*3*0-0*0*0*0

6390.9497

0

0

0

0*3*4*6-0*0*0*0

7112.809

1

0

0

6*4*3*0-0*0*0*0

6390.9497

0

1

1

0*3*4*6-0*0*0*0

7112.809

0

1

1

6*4*3*0-0*0*0*0

6390.9497

1

0

0

0*3*4*6-0*0*0*0

7112.809

0

0

0

6*4*3*0-0*0*0*0

6390.9497

1

1

0

0*3*4*6-0*0*0*0

7112.809

0

0

1

1*6*0*3-0*0*0*0

6462.3166

0

1

1

3*0*6*1-0*0*0*0

7140.9397

1

1

0

1*6*0*3-0*0*0*0

6462.3166

0

0

0

3*0*6*1-0*0*0*0

7140.9397

0

0

0

1*6*0*3-0*0*0*0

6462.3166

1

1

0

3*0*6*1-0*0*0*0

7140.9397

0

1

1

1*6*0*3-0*0*0*0

6462.3166

0

0

1

3*0*6*1-0*0*0*0

7140.9397

1

0

0

4*3*0*6-0*0*0*0

6486.1156

1

1

0

6*0*3*4-0*0*0*0

7181.9447

0

1

1

4*3*0*6-0*0*0*0

6486.1156

0

0

0

6*0*3*4-0*0*0*0

7181.9447

0

0

0

4*3*0*6-0*0*0*0

6486.1156

0

1

1

6*0*3*4-0*0*0*0

7181.9447

1

1

0

4*3*0*6-0*0*0*0

6486.1156

1

0

0

6*0*3*4-0*0*0*0

7181.9447

1

1

0

6*0*3*1-0*0*0*0

6379.392

0

0

1

1*3*0*6-0*0*0*0

7126.4573

0

0

0

6*0*3*1-0*0*0*0

6379.392

0

1

1

1*3*0*6-0*0*0*0

7126.4573

0

1

1

6*0*3*1-0*0*0*0

6379.392

0

0

0

1*3*0*6-0*0*0*0

7126.4573

0

0

1

6*0*3*1-0*0*0*0

6379.392

1

1

0

1*3*0*6-0*0*0*0

7126.4573

0

1

1

3*0*6*4-0*0*0*0

6444.2764

1

0

0

4*6*0*3-0*0*0*0

7173.6533

0

0

0

3*0*6*4-0*0*0*0

6444.2764

1

1

0

4*6*0*3-0*0*0*0

7173.6533

1

1

0

3*0*6*4-0*0*0*0

6444.2764

0

0

0

4*6*0*3-0*0*0*0

7173.6533

1

0

0

3*0*6*4-0*0*0*0

6444.2764

0

1

1

4*6*0*3-0*0*0*0

7173.6533

这16组数据,左侧为第1列,右侧的为第2列。第1列的迭代次数全都小于第2列, 并且第1列和第2列的差值结构都是上下对称的,比如前3组

1

2

0

0

0

1

1

0

0

1

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0

1

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0

1

0

1

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1

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0

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0

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左右两侧的结构是对称的,但迭代次数确不相同,这种对称性被破缺了,神经网络到底是如何判断哪个是上,哪个是下的?

比较二者的结构

0*3*1*6-0*0*0*0

0

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0

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1

1

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0

0

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0

0

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0

如果略去全是0的一行,第1列的结构都可以变换成上三角矩阵。

3*4*6*0-0*0*0*0

0

1

1

0

1

1

1

1

0

1

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0

1

0

0

1

0

0

0

1

1

1

1

0

1

1

0

1

1

0

1

0

0

0

1

1

0

0

0

而第2列的结构经变换后得到的都是下三角矩阵。

所以上三角矩阵的迭代次数是小于下三角矩阵的迭代次数的,

A

B

1

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0

0

0

0

0

1

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0

0

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1

1

1

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0

0

0

0

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 质心越低的迭代次数越大。所以对于这种特别的情况,用神经网络分类上下是可能的。尽管差值结构可以按照行1→2→3→4→1的顺序随意的变换而不改变迭代次数,但这种变换本身并不会改变形态内在的上下特征,这意味这神经网络各行的权重是不同的。而差值结构的列都可以按照1→2→3→1的顺序变换而不改变迭代次数,如

0

0

0

0*3*1*6-0*0*0*0

6394.477387

0

1

1

0*3*1*6-0*0*0*0

6394.477387

0

0

1

0*3*1*6-0*0*0*0

6394.477387

1

1

0

0*3*1*6-0*0*0*0

6394.477387

0

0

0

0*6*2*5-0*0*0*0

6478.336683

1

1

0

0*6*2*5-0*0*0*0

6478.336683

0

1

0

0*6*2*5-0*0*0*0

6478.336683

1

0

1

0*6*2*5-0*0*0*0

6478.336683

0

0

0

0*5*4*3-0*0*0*0

6415.944724

1

0

1

0*5*4*3-0*0*0*0

6415.944724

1

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0*5*4*3-0*0*0*0

6415.944724

0

1

1

0*5*4*3-0*0*0*0

6415.944724

这说明神经网络各列是同权的,无差别,所以如果神经网络有质心,应该是到边的而不是到中心的。

差值结构

1-A-B

迭代次数

差值结构

2-A-B

迭代次数

1

1

0

0

0

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0*3*1*6-0*0*0*0

6394.4774

1

1

0

6*1*3*0-0*0*0*0

7134.0452

0

0

1

0

1

1

0

1

1

0*3*1*6-0*0*0*0

6394.4774

0

0

1

6*1*3*0-0*0*0*0

7134.0452

0

1

1

0

0

1

0

0

1

0*3*1*6-0*0*0*0

6394.4774

0

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1

6*1*3*0-0*0*0*0

7134.0452

1

1

0

1

1

0

0*3*1*6-0*0*0*0

6394.4774

0

0

0

6*1*3*0-0*0*0*0

7134.0452

0

1

1

0

0

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0*6*4*3-0*0*0*0

6408.3869

0

1

1

3*4*6*0-0*0*0*0

7174.8894

1

0

0

1

1

0

1

1

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0*6*4*3-0*0*0*0

6408.3869

1

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3*4*6*0-0*0*0*0

7174.8894

1

1

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1

0

0

1

0

0

0*6*4*3-0*0*0*0

6408.3869

1

1

0

3*4*6*0-0*0*0*0

7174.8894

0

1

1

0

1

1

0*6*4*3-0*0*0*0

6408.3869

0

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3*4*6*0-0*0*0*0

7174.8894

1

1

0

0

1

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3*1*6*0-0*0*0*0

6488.0352

0

0

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0*6*1*3-0*0*0*0

7141.7538

0

0

1

0

1

1

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3*1*6*0-0*0*0*0

6488.0352

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0*6*1*3-0*0*0*0

7141.7538

0

1

1

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3*1*6*0-0*0*0*0

6488.0352

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0*6*1*3-0*0*0*0

7141.7538

1

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3*1*6*0-0*0*0*0

6488.0352

0

1

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0*6*1*3-0*0*0*0

7141.7538

0

1

1

1

1

0

6*4*3*0-0*0*0*0

6390.9497

0

0

0

0*3*4*6-0*0*0*0

7112.809

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0

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1

0

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0

0

6*4*3*0-0*0*0*0

6390.9497

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1

1

0*3*4*6-0*0*0*0

7112.809

1

1

0

1

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0

1

1

6*4*3*0-0*0*0*0

6390.9497

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0*3*4*6-0*0*0*0

7112.809

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6*4*3*0-0*0*0*0

6390.9497

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0*3*4*6-0*0*0*0

7112.809

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0

0

0

1

1*6*0*3-0*0*0*0

6462.3166

0

1

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3*0*6*1-0*0*0*0

7140.9397

0

0

1

0

1

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1

1

0

1*6*0*3-0*0*0*0

6462.3166

0

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3*0*6*1-0*0*0*0

7140.9397

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1*6*0*3-0*0*0*0

6462.3166

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7140.9397

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0

0

1

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1*6*0*3-0*0*0*0

6462.3166

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0

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3*0*6*1-0*0*0*0

7140.9397

0

1

1

1

0

0

4*3*0*6-0*0*0*0

6486.1156

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6*0*3*4-0*0*0*0

7181.9447

1

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0

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4*3*0*6-0*0*0*0

6486.1156

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0

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6*0*3*4-0*0*0*0

7181.9447

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0

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4*3*0*6-0*0*0*0

6486.1156

0

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6*0*3*4-0*0*0*0

7181.9447

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1

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4*3*0*6-0*0*0*0

6486.1156

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6*0*3*4-0*0*0*0

7181.9447

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6*0*3*1-0*0*0*0

6379.392

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1*3*0*6-0*0*0*0

7126.4573

0

0

1

0

1

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0

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6*0*3*1-0*0*0*0

6379.392

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1*3*0*6-0*0*0*0

7126.4573

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1

1

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6*0*3*1-0*0*0*0

6379.392

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7126.4573

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6379.392

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7126.4573

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3*0*6*4-0*0*0*0

6444.2764

1

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4*6*0*3-0*0*0*0

7173.6533

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3*0*6*4-0*0*0*0

6444.2764

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4*6*0*3-0*0*0*0

7173.6533

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3*0*6*4-0*0*0*0

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3*0*6*4-0*0*0*0

6444.2764

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4*6*0*3-0*0*0*0

7173.6533

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前言小伙伴们大家好,随着对c的不断学习今天我们将来学习操作符。在初始c语言中也介绍过操作符但也只是点到即可,今天我们将详细了解操作符。操作符分类:算术操作符移位操作符位操作符赋值操作符单目操作符关系操作符逻辑操作符条件操作符逗号…...

采样电路的3个组成部分

采样电路的使用实际上是电路的一个闭环控制过程,也可以理解为一个负反馈过程,采集的信号被传送到主控制芯片进行调整。今天就来为您介绍一下采样电路的三个组成部分分析!一起来看看吧! 这里的采样实际上分为电流采样、电压采样、…...

ffmpeg硬解码与软解码的压测对比

文章目录ffmpeg硬解码与软解码的压测一、基本知识二、压测实验1. 实验条件及工具说明2. 压测脚本3. 实验数据结果ffmpeg硬解码与软解码的压测 一、基本知识 本文基于intel集显进行压测 软解码:cpu对视频进行解码硬解码:显卡或者多媒体处理芯片对视频进…...

操作符——“C”

各位CSDN的uu们你们好呀,今天,总算是要到我们的操作符啦,在C语言中,操作符是一个极为复杂的东西,下面,就让我们进入操作符的世界吧 算术操作符 移位操作符 位操作符 赋值操作符 单目操作符 关系操作符…...

YSP的UI界面设计

文章目录一、准备工作二、UI设计1.QPushButton:三、遇到的bug一、准备工作 1.MSVC和MinGW上编译的项目,不能用另一个编译器进行编译 2.若要使用MSVC编译器,需要下载对应版本的VS 见此篇:https://blog.csdn.net/Copperxcx/article…...

干货 | 什么是磁传感器?最常用的磁传感器类型及应用

1、什么是磁传感器?磁传感器通常是指将磁场的大小和变化转换成电信号。磁场,以地球磁场(地磁)或磁石为例的磁场是我们熟悉但不可见的现象。将不可见的磁场转化为电信号,以及转化为可见效应的磁传感器一直以来都是研究的主题。从几十年前使用电…...

操作符(运算符)详解

🚀🚀🚀大家觉不错的话,就恳求大家点点关注,点点小爱心,指点指点🚀🚀🚀 目录 🐰算数操作符: - * / % 🐰移位操作符&#x…...

【LeetCode每日一题】【2023/2/9】1797. 设计一个验证系统

文章目录1797. 设计一个验证系统方法1:哈希表代码总体1797. 设计一个验证系统 LeetCode: 1797. 设计一个验证系统 中等\color{#FFB800}{中等}中等 你需要设计一个包含验证码的验证系统。每一次验证中,用户会收到一个新的验证码,这个验证码在…...

计算机图形学:改进的中点BH算法

作者:非妃是公主 专栏:《计算机图形学》 博客地址:https://blog.csdn.net/myf_666 个性签:顺境不惰,逆境不馁,以心制境,万事可成。——曾国藩 文章目录专栏推荐专栏系列文章序一、改进缘由二、…...

【SQL开发实战技巧】系列(六):从执行计划看NOT IN、NOT EXISTS 和 LEFT JOIN效率,记住内外关联条件不要乱放

系列文章目录 【SQL开发实战技巧】系列(一):关于SQL不得不说的那些事 【SQL开发实战技巧】系列(二):简单单表查询 【SQL开发实战技巧】系列(三):SQL排序的那些事 【SQL开发实战技巧…...

十分钟利用环信WebIM-vue3-Demo,打包上线一个即时通讯项目【含音视频通话】

这篇文章无废话,只教你如果接到即时通讯功能需求,十分钟利用环信WebIM-vue3-Demo,打包上线一个即时通讯项目【包含音视频通话功能】。 写这篇文章是因为,结合自身情况,以及所遇到的有同样情况的开发者在接到即时通讯&a…...

pandas——DataFrame基本操作(二)【建议收藏】

pandas——DataFrame基本操作(二) 文章目录pandas——DataFrame基本操作(二)一、实验目的二、实验原理三、实验环境四、实验内容五、实验步骤1.修改数据2.缺失值3.合并1.concat合并2.使用append方法合并3.使用merge进行合并4.使用…...

PostgreSQL查询引擎——General Expressions Grammar之restricted expression

General expressions语法规则定义在src/backend/parser/gram.y文件中,其是表达式语法的核心。有两种表达式类型:a_expr是不受限制的类型,b_expr是必须在某些地方使用的子集,以避免移位/减少冲突。例如,我们不能将BETWE…...

从某种程度上来看,产业互联网是一次对于互联网的弥补和修正

如果对当下我们正在经历的这样一个时代进行一次定义的话,我更加愿意将其划归到产业互联网的范畴里。可能有人会说,这与产业互联网并无联系,因为从本质上来看,当下我们所经历的这样一个时代,其实是与互联网并没有太多联…...

【C#Unity题】1.委托和事件在使用上的区别是什么?2.C#中 == 和 Equals 的区别是什么?

1.委托和事件在使用上的区别是什么? 委托和事件是C#中的重要概念,通俗来讲,委托是一个可以指向特定方法的指针,可以将委托分配给不同的脚本,使它们能够完成不同的任务。而事件则是一种使用委托实现的通知机制&#xff…...

FFmpeg5.0源码阅读——内存池AVBufferPool

摘要:FFmpeg中大多数数据存储比如AVFrame,AVPacket都是通过AVBufferRef管理的,而承载数据的结构为AVBuffer。本文主要通过FFmpeg源码来分析下FFmpeg中AVBuffer相关的实现。 关键字:AVBuffer、AVBufferPool、AVBufferPool 1. AVBufferRef 1.…...

Python爬虫实战:用urllib和正则搞定E-Hentai图片批量下载(附完整代码与避坑指南)

Python高效爬虫实战:多线程下载与智能错误处理 引言 在当今数据驱动的时代,网络爬虫已成为获取互联网信息的重要工具。对于开发者而言,掌握高效的爬虫技术不仅能提升工作效率,还能解决许多实际业务场景中的数据采集需求。本文将深…...

Avalonia AI助手插件:为.NET跨平台UI开发注入专家级智能

1. 项目概述:一个为Avalonia开发者量身定制的AI助手插件如果你正在使用Avalonia这个跨平台的.NET UI框架,并且同时也在探索如何利用像Claude、ChatGPT、GitHub Copilot这样的AI助手来提升开发效率,那么你很可能遇到过这样的困境:当…...

汽车后市场品牌营销路径:以奇正沐古和康明斯为例

在汽车后市场,很多品牌真正的难题并非没有技术、没有产品、没有资源,而是这些优势到了终端之后,无法变成司机、经销商和维修点愿意相信、愿意推荐、愿意购买的理由。康明斯发动机润滑油就是个典型例子,康明斯作为全球柴油发动机技…...

基于大语言模型与RAG的AI小说生成:从技术原理到工程实践

1. 项目概述:当AI开始“阅读”与“创作”最近在内容创作和小说爱好者圈子里,一个名为“auto-novel”的项目引起了我的注意。简单来说,这是一个利用人工智能技术,实现从“阅读”现有小说到“模仿创作”新内容的自动化工具。它的核心…...

v7上线首周,93%老用户没发现的隐藏指令——高阶提示工程实战手册,含12个未公开参数调用语法

更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:Midjourney v7核心架构升级与隐性能力图谱 多模态融合推理引擎重构 Midjourney v7 引入了基于分层注意力对齐(Hierarchical Attention Alignment, HAA)的新型生成主干&#xff…...

在多轮对话应用中体验Taotoken路由策略对响应速度的优化

🚀 告别海外账号与网络限制!稳定直连全球优质大模型,限时半价接入中。 👉 点击领取海量免费额度 在多轮对话应用中体验Taotoken路由策略对响应速度的优化 1. 场景与背景 在开发一个需要多轮交互的对话应用时,我们常常…...

谷歌seo付费外链是什么? 深度拆解5种主流的外链买卖方式

在目前的搜索环境下,想要让网站在没有外部引荐的情况下出现在搜索结果前排,难度不亚于在一座无人的深山里开店却希望客流量爆满。链接建设,或者说大家心照不宣的“外链买卖”,已经变成了提升排名的必经之路。一、 揭开付费外链的真…...

Atlas机器人:人形设计、液压驱动与救灾场景下的技术权衡

1. 项目概述:Atlas,一个充满争议的工程里程碑2013年,当波士顿动力公司为DARPA(美国国防高级研究计划局)打造的Atlas机器人首次公开亮相时,它在工程技术社区引发的震动,远不止于其令人惊叹的行走…...

如何高效使用Fast-GitHub加速插件:5个提升GitHub访问速度的实用技巧

如何高效使用Fast-GitHub加速插件:5个提升GitHub访问速度的实用技巧 【免费下载链接】Fast-GitHub 国内Github下载很慢,用上了这个插件后,下载速度嗖嗖嗖的~! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fast-GitHub 还…...

C# 实时查看硬件使用率(CPU 内存 硬盘 网络)

一、整体架构 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 硬件资源监控系统 │ ├────────────────────────…...