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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.…...

OpenClaw安全配置要点:Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF本地运行权限管理

OpenClaw安全配置要点:Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF本地运行权限管理 1. 为什么需要特别关注OpenClaw的安全配置? 第一次在本地部署OpenClaw时,我犯了一个新手常见的错误——直接使用默认配置启动服务。结果第二天…...

Sqoop性能调优之 --fetch-size:小参数,大作用

Sqoop性能调优之 --fetch-size:小参数,大作用1. 引言:被忽视的"隐形冠军"2. 什么是 --fetch-size?2.1 基本定义2.2 核心作用3. 底层原理:从逐行到批量3.1 没有 --fetch-size 的情况(逐行读取&…...

OpenClaw智能邮件助手:nanobot镜像自动分类与回复重要邮件

OpenClaw智能邮件助手:nanobot镜像自动分类与回复重要邮件 1. 为什么需要智能邮件助手 每天早晨打开邮箱,看到堆积如山的未读邮件总是让人头疼。重要客户的询盘可能被埋没在促销广告中,紧急的协作请求可能因为延迟回复而影响项目进度。作为…...

提升开发效率:用快马一键生成快速排序多版本性能对比工具

今天在优化一个数据处理模块时,遇到了需要选择合适排序算法的问题。不同数据特征下,快速排序的各种变体表现差异很大,手动测试效率实在太低。于是我用InsCode(快马)平台快速搭建了一个性能对比工具,整个过程比想象中简单很多。 需…...

rBase64:嵌入式系统零堆分配BASE64编解码库

1. rBase64 库深度解析:面向嵌入式系统的高性能 BASE64 编解码实现BASE64 是一种将任意二进制数据映射为 ASCII 字符子集的编码方案,广泛应用于嵌入式通信协议(如 MQTT payload、HTTP Basic Auth、CoAP 传输)、固件 OTA 升级包签名…...

嵌入式Linux驱动开发核心技术解析

嵌入式Linux驱动工程师面试技术要点解析1. Linux驱动开发核心技术考察1.1 进程同步机制Linux内核提供了多种进程同步机制,包括:信号量(Semaphore):用于控制对共享资源的访问互斥锁(Mutex)&#…...

极简OpenClaw技能开发:给Qwen3-32B-Chat扩展Excel处理能力

极简OpenClaw技能开发:给Qwen3-32B-Chat扩展Excel处理能力 1. 为什么需要自定义Excel处理技能 去年我接手了一个数据分析项目,每天需要处理几十份Excel报表。手动操作不仅耗时,还容易出错。当我尝试用OpenClaw自动化这个流程时,…...

HBuilderX + 极光推送踩坑实录:免费版为啥息屏收不到通知?手把手教你配置与避坑

HBuilderX与极光推送免费版避坑指南:破解息屏通知失效难题 早上八点,你的咖啡还没喝完,测试组的消息就炸开了锅——"昨晚推送的版本在息屏状态下根本收不到通知!"作为使用HBuilderX开发跨平台应用的团队,这个…...

说说你对spring的IOC的理解

面试 IOC指的就是控制反转,指的就是创建对象的控制权的转移,简单来说,由之前的手动new对象,转换成了由spring自动生产,spring利用java的反射机制,根据配置文件或注解在运行时动态创建并管理对象。...

终极方案:如何在Windows资源管理器中完美显示HEIC缩略图

终极方案:如何在Windows资源管理器中完美显示HEIC缩略图 【免费下载链接】windows-heic-thumbnails Enable Windows Explorer to display thumbnails for HEIC files 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/windows-heic-thumbnails 你是否经常遇到这…...