(快，慢)---m*n*k---(1,0)(0,1)

可以設計一個網絡按照快慢去分類速度，

(遠，近)---m*n*k---(1,0)(0,1)

也可以設計一個網絡按照遠近去分類位置，

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(速度，位置)---m*n*k---(1,0)(0,1)

但似乎很難想象一個網絡同時分類一個物體的速度和位置，對此一個合理的猜測是速度和位置沒有共同的本征態，這兩個量不能被同時觀察。

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由此可以得出一個假設，兩個量可以被分類的一個必要條件是這兩個量應該有共同的本征態。

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

他們應該可以被同時觀察，也就是這兩個量需要滿足方程組

A，B訓練集，算符

W權重，本征態

p0，p1分別是(1,0)位和(0,1)位的分類準確率，能級

所以神經網絡收斂過程就是在算符的約束下尋找與最低能級對應的共同本征態的過程。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的满足什么条件的两个量才可以被分类?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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