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撞擊的過程中有一個中間狀態A與B合成了過渡態小球C，則A與B撞擊的結果就取決于C如何分裂。

假設c按照等比例的1：1分裂，1個c球分成1個A球和1個B球.這個過程用分類過程來解釋，做一個二分類網絡類分類A和B,讓A向（1，0）收斂，讓B向（0，1）收斂。將得到一組概率分布組合

用(1,0)位去分辨A準確率為100-εA，用(0,1)位去分辨A準確率是εA；同樣用(0,1)位去分辨B的準確率是100-εB，同樣用(1,0)位去分辨B的準確率是εB。

假設εA，和εB都足夠小，則100-εA和100-εB都將約為1，這次碰撞就將變成一次經典的彈性碰撞。

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如果c分裂成A和B的概率不是1：1，而是n：m，比如3：8。也就是意味著1個A球和1個b球組成的體系經碰撞后變成了0.3的A和0.8個B，則這個體系的分類準確率由初始態εA=0，εB=0變成了

?在(1,0)位A的準確率變成了0.3，而(0,1)位的B的準確率變成了0.8.比如把用(1,0)測量A叫A順位，用(0,1)位去測量A叫A的補位，同樣把用(0,1)測量B叫B順位，用(1,0)位去測量B叫B的補位

則A順位就是A的正粒子，A補位就是A的反粒子；B順位就是B的正粒子，B的補位就是B的反粒子。

如果把概率理解成是0.3/(0.3+0.8)的C變成A，0.8/(0.3+0.8)的C變成B，則這種ε顯著大于0的現象與強弱相互作用描述的現象極為接近。

由此力（不包括引力）的作用過程一定在邏輯上包括分類過程，否則兩個小球將合在一起無法區分，而分類過程可以用分裂去理解，而核分裂就是放射性衰變。

由此反推，因為重力總是將所有對象無差別的合在一起，重力的作用過程可能是一個不區分對象的反分類過程，與其他三個力不同。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的用神经网络的分类行为理解力的相互作用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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