(A,B)---m*n*k---(1,0)(0,1)

分類兩個對象A與B，假設A和B之間只有引力，A和B將互相吸引直到變成一個對象，這種情況下網絡的分類準確率是50%，50%，彼此無法與對方區分。

再假設兩個A和B之間只有斥力，A和B將相互排斥，A與B之間的距離將變得越來越大，二者的相對速度也將不斷變大，無線趨近于光速。如果兩個粒子以光速遠離彼此之間將沒有任何物理作用，變成完全獨立的兩個對象，二者的分類準確率都應該是100%。

也就是引力將使分類準確率向50%，50%的方向移動，而斥力將使分類準確率向100%，100%的方向移動。所以兩個對象可以被穩定分類應該體現了這兩個對象之間引力和斥力之間的平衡。

?	迭代次數n	p10-1	半衰期1-0
c-14	1000	0.999999996	1.80701E+11
c-15	1000	1.2035E-123	2.449

比如c-14和c-15，c-14的半衰期是5730年等于1.80701*10^11s,c-15的半衰期是2.449s，讓這兩個原子衰變1000次假設每次1秒，也就是1000s后，c-14將剩余0.999999996，也就意味著此時c-14的分類準確率是99.9999996%。因為此時對網絡來說c-14占0.999999996，N占1-0.999999996。同樣此時c-15的分類準確率是1.203E-121%。

半衰期是穩定的，表明核內引力和斥力的作用是有平衡解的。

?	迭代次數n	p10-1	半衰期1-0	δ
*01	5333.487	0.99539	800116.6	1.00E-04
*02	3173.317	0.981504	117821.4	1.00E-04

所以比較神經網絡之所以對應同樣的收斂標準有唯一的分類準確率體現了系統內部作用力的平衡。

參照網絡結構，很容易理解引力的表象就是兩個數據集的相似程度，越相似引力越大，而斥力就是反向傳導本身，因為反向傳導導致分類準確率變大。因此分類的過程就是用反向傳導表達的斥力對抗訓練集相似度表達的引力的過程。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的神经分类行为中的引力与斥力的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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