"在任意時刻力學系統的物理條件包含著力學變量與態之間的一個關系，而物理條件隨時間的變化可以歸之于態的變化，而讓力學變量保持固定，這就給出薛定諤圖象或者也可以歸之于力學變量的變化而讓態是固定的，這就給出海森伯圖象．" *

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如果把訓練集當作力學變量，把權重看作波函數也就是態，分類準確率理解為能級。

(A，B)---m*n*2---(1,0)(0,1)

分類神經網絡訓練的過程就是在力學變量固定的情況下，去尋找與最低能級對應的態的薛定諤圖象。

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0.5---G,D---(A)

而對抗網絡的作用過程是在判斷網絡D已知的情況下，用迭代的方法通過生成網絡G去生成圖片。網絡的收斂標準是D的輸出與0.5的差值，D的輸出越接近0.5，G的生成質量越高，性能越穩定，表明能級越低；而D的輸出值越大表明G的圖片質量離真實的差距越大，需要更多的修改，能級越高。

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所以GAN的訓練過程可以概括成是在D,G已知的條件下尋找與最低能級對應的圖片的過程。

如果把D和G理解成態，把圖片看作力學變量，GAN的訓練過程不就可以表述成在態固定的情況下，去尋找與最低能級對應的力學變量的海森伯圖象？

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*狄拉克《量子力學原理》 p114? §28 運動方程的海森伯形式

總結

以上是生活随笔為你收集整理的GAN与力学系统的海森伯图像的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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