(x,時空)---m*n*2---(1,0)(0,1)

假設時空可以用一個數學方法來表達，然后讓一個對象x和時空去分類，這個網絡是什么意思？

(x,空間)---m*n*2---(1,0)(0,1)

假設時空可以分解成空間和時間兩個獨立的部分來討論，先讓x和空間分類。假如這個網絡的分類結果是50%，50%，也就是說x與空間沒有區別，空間和x也沒有區別，表明x和空間是同一個對象，也就是x等概率的分布在整個空間中。

假如分類準確率是一個顯著的大于50%的數，表明x與空間之間有明顯的區別。也就是x在空間中的分布的概率密度并不均勻，比如可能有一個有限的體積。

(x,時間)---m*n*2---(1,0)(0,1)

同樣讓x和時間分類，如果分類準確率是50%，50%，表明x等概率密度的分布在整個時間當中。如果分類準確率是一個顯著大于50%的數，表明x有一個明確的存在時限。

(x,時空)---m*n*2---(1,0)(0,1)

所以如果x和時空分類的結果是一個大于50%的數，表明x有一個有限的體積和一個有限的衰變周期。

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(x,y)---m*n*2---(1,0)(0,1)

現在將時空替換成y，然后讓x和y是兩個可以成鍵的原子，比如H和O。讓x代表H，讓y代表O，如果所謂空間表達的僅僅是物質運動的方式，那有理由認為對于H來說空間的形狀完全取決于與O的相互作用，所以如果用神經網絡來分類兩個原子，表達的不就是在某一定態兩個原子在彼此的空間中分布的概率密度嗎？

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的做一个可以和时空分类的神经网络的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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