平均列顺序对列排斥能的影响
( A, B )---3*30*2---( 1, 0 )( 0, 1 )
让网络的输入只有3个节点,AB训练集各由5张二值化的图片组成,让A有6个1,B有4个1,并且让这10个1的位置没有重合。比较迭代次数的顺序。
其中有9组数据
| 差值结构 | A-B | 迭代次数 | 构造平均列 | 平均列 | 列排斥能 | 空间放缩 | ||||||
| 2 | 2 | 2 | 0*1*7*4*4-7*2*0*0*0 | 4569.528 | 0 | 53 | 53 | 53 | ||||
| - | 2 | 1 | 0*1*7*4*4-7*2*0*0*0 | 4569.528 | 2 | 2 | 53 | 53 | ||||
| 1 | 1 | 1 | 0*1*7*4*4-7*2*0*0*0 | 4569.528 | 3 | 1 | 2 | 6 | 53 | 53 | ||
| 1 | - | - | 0*1*7*4*4-7*2*0*0*0 | 4569.528 | 3 | 3 | 53 | 53 | ||||
| 1 | - | - | 0*1*7*4*4-7*2*0*0*0 | 4569.528 | 3 | 3 | 53 | 53 | ||||
| 53 | 53 | |||||||||||
| 2 | 2 | 2 | 0*4*7*4*1-7*2*0*0*0 | 4600.281 | 0 | 54.5 | 54.5 | 54.5 | ||||
| 1 | 2 | - | 0*4*7*4*1-7*2*0*0*0 | 4600.281 | 3 | 3 | 54.5 | 54.5 | ||||
| 1 | 1 | 1 | 0*4*7*4*1-7*2*0*0*0 | 4600.281 | 3 | 1 | 2 | 6 | 54.5 | 54.5 | ||
| 1 | - | - | 0*4*7*4*1-7*2*0*0*0 | 4600.281 | 3 | 3 | 54.5 | 54.5 | ||||
| - | - | 1 | 0*4*7*4*1-7*2*0*0*0 | 4600.281 | 2 | 2 | 54.5 | 54.5 | ||||
| 54.5 | 54.5 | |||||||||||
| 2 | 2 | 2 | 0*1*7*4*1-7*2*0*0*0 | 4638.221 | 0 | 51 | 51 | 51 | ||||
| - | 2 | 1 | 0*1*7*4*1-7*2*0*0*0 | 4638.221 | 3 | 3 | 51 | 51 | ||||
| 1 | 1 | 1 | 0*1*7*4*1-7*2*0*0*0 | 4638.221 | 2 | 1 | 3 | 6 | 51 | 51 | ||
| 1 | - | - | 0*1*7*4*1-7*2*0*0*0 | 4638.221 | 2 | 2 | 51 | 51 | ||||
| - | - | 1 | 0*1*7*4*1-7*2*0*0*0 | 4638.221 | 3 | 3 | 51 | 51 | ||||
| 51 | 51 | |||||||||||
| 2 | 2 | 2 | 0*0*7*1*5-7*2*0*0*0 | 63216.41 | 0 | 48 | 48 | 48 | ||||
| - | 2 | - | 0*0*7*1*5-7*2*0*0*0 | 63216.41 | 0 | 48 | 48 | |||||
| 1 | 1 | 1 | 0*0*7*1*5-7*2*0*0*0 | 63216.41 | 2 | 1 | 3 | 6 | 48 | 48 | ||
| - | - | 1 | 0*0*7*1*5-7*2*0*0*0 | 63216.41 | 3 | 3 | 48 | 48 | ||||
| 1 | - | 1 | 0*0*7*1*5-7*2*0*0*0 | 63216.41 | 2 | 3 | 5 | 48 | 48 | |||
| 48 | 48 | |||||||||||
| 2 | 2 | 2 | 0*0*7*5*4-7*2*0*0*0 | 67146.21 | 0 | 54 | 54 | 54 | ||||
| - | 2 | - | 0*0*7*5*4-7*2*0*0*0 | 67146.21 | 0 | 54 | 54 | |||||
| 1 | 1 | 1 | 0*0*7*5*4-7*2*0*0*0 | 67146.21 | 3 | 1 | 2 | 6 | 54 | 54 | ||
| 1 | - | 1 | 0*0*7*5*4-7*2*0*0*0 | 67146.21 | 3 | 2 | 5 | 54 | 54 | |||
| 1 | - | - | 0*0*7*5*4-7*2*0*0*0 | 67146.21 | 3 | 3 | 54 | 54 | ||||
| 54 | 54 | |||||||||||
| 2 | 2 | 2 | 0*4*7*0*5-7*2*0*0*0 | 170514.2 | 0 | 38 | 38 | 60.8 | ||||
| 1 | 2 | - | 0*4*7*0*5-7*2*0*0*0 | 170514.2 | 3 | 3 | 38 | 60.8 | ||||
| 1 | 1 | 1 | 0*4*7*0*5-7*2*0*0*0 | 170514.2 | 3 | 1 | 2 | 6 | 38 | 60.8 | ||
| - | - | - | 0*4*7*0*5-7*2*0*0*0 | 170514.2 | 0 | 38 | 60.8 | |||||
| 1 | - | 1 | 0*4*7*0*5-7*2*0*0*0 | 170514.2 | 3 | 2 | 5 | 38 | 60.8 | |||
| 38 | 60.8 | |||||||||||
| 2 | 2 | 2 | 0*5*7*0*4-7*2*0*0*0 | 172774.4 | 0 | 44 | 44 | 70.4 | ||||
| 1 | 2 | 1 | 0*5*7*0*4-7*2*0*0*0 | 172774.4 | 3 | 2 | 5 | 44 | 70.4 | |||
| 1 | 1 | 1 | 0*5*7*0*4-7*2*0*0*0 | 172774.4 | 3 | 1 | 2 | 6 | 44 | 70.4 | ||
| - | - | - | 0*5*7*0*4-7*2*0*0*0 | 172774.4 | 0 | 44 | 70.4 | |||||
| 1 | - | - | 0*5*7*0*4-7*2*0*0*0 | 172774.4 | 3 | 3 | 44 | 70.4 | ||||
| 44 | 70.4 | |||||||||||
| 2 | 2 | 2 | 0*4*7*5*0-7*2*0*0*0 | 203027.7 | 0 | 55.5 | 55.5 | 88.8 | ||||
| 1 | 2 | - | 0*4*7*5*0-7*2*0*0*0 | 203027.7 | 3 | 3 | 55.5 | 88.8 | ||||
| 1 | 1 | 1 | 0*4*7*5*0-7*2*0*0*0 | 203027.7 | 3 | 1 | 2 | 6 | 55.5 | 88.8 | ||
| 1 | - | 1 | 0*4*7*5*0-7*2*0*0*0 | 203027.7 | 3 | 2 | 5 | 55.5 | 88.8 | |||
| - | - | - | 0*4*7*5*0-7*2*0*0*0 | 203027.7 | 0 | 55.5 | 88.8 | |||||
| 55.5 | 88.8 | |||||||||||
| 2 | 2 | 2 | 0*5*7*4*0-7*2*0*0*0 | 209318.4 | 0 | 55.5 | 55.5 | 88.8 | ||||
| 1 | 2 | 1 | 0*5*7*4*0-7*2*0*0*0 | 209318.4 | 3 | 2 | 5 | 55.5 | 88.8 | |||
| 1 | 1 | 1 | 0*5*7*4*0-7*2*0*0*0 | 209318.4 | 3 | 1 | 2 | 6 | 55.5 | 88.8 | ||
| 1 | - | - | 0*5*7*4*0-7*2*0*0*0 | 209318.4 | 3 | 3 | 55.5 | 88.8 | ||||
| - | - | - | 0*5*7*4*0-7*2*0*0*0 | 209318.4 | 0 | 55.5 | 88.8 | |||||
| 55.5 | 88.8 | |||||||||||
让迭代次数和列排斥能的和成正比,就相当于把AB训练集中的数字当作粒子,并让这些粒子之间有排斥力,并且这排斥力只有纵向分量,没有横向分量。但是A的排斥力会不会作用于B?
实验结果表明A与B之间是有相互作用的,这种相互作用至少决定了对方平均列的顺序。如上述9中情况,312在第3行的时候才能得到列排斥能和迭代次数之间的正比关系

如果把312放在第一行或第5行都这种现象都不是很明显。

对于后面4个网络
| 0*4*7*0*5-7*2*0*0*0 |
| 0*5*7*0*4-7*2*0*0*0 |
| 0*4*7*5*0-7*2*0*0*0 |
| 0*5*7*4*0-7*2*0*0*0 |
因为结构中有1个全0行,空间放缩系数为(1+1)*0.8=1.6,前5个放缩系数为1.
相关文章:
平均列顺序对列排斥能的影响
( A, B )---3*30*2---( 1, 0 )( 0, 1 ) 让网络的输入只有3个节点,AB训练集各由5张二值化的图片组成,让A有6个1,B有4个1,并且让这10个1的位置没有重合。比较迭代次数的顺序。 其中有9组数据 差值结构 A-B 迭代次数 构造平均列 …...
微信小程序-处理ios无法播放语音的问题
背景 框架:tarovue3 问题:今天搞小程序语音播放功能,开放工具播放正常,但是到ios手机上调试时无法播放,在网上找到个好办法 解决方案 核心代码 Taro.setInnerAudioOption({obeyMuteSwitch: false // 解决有一些IOS无…...
区块链 2.0笔记
区块链 2.0 以太坊概述 相对于比特币的几点改进 缩短出块时间至10多秒ghost共识机制mining puzzle BTC:计算密集型ETH:memory-hard(限制ASIC) proof of work->proof of stake对智能合约的支持 BTC:decentralized currencyETH:decentral…...
深入理解Vue响应式系统:数据绑定探索
🌷🍁 博主猫头虎 带您 Go to New World.✨🍁 🦄 博客首页——猫头虎的博客🎐 🐳《面试题大全专栏》 文章图文并茂🦕生动形象🦖简单易学!欢迎大家来踩踩~🌺 &a…...
web流程自动化详解
今天给大家带来Selenium的相关解释操作 一、Selenium Selenium是一个用于自动化Web浏览器操作的开源工具和框架。它提供了一组API(应用程序接口),可以让开发人员使用多种编程语言(如Java、Python、C#等)编写测试脚本&…...
什么是框架?为什么要学框架?
一、什么是框架 框架是整个或部分应用的可重用设计,是可定制化的应用骨架。它可以帮开发人员简化开发过程,提高开发效率。 项目里有一部分代码:和业务无关,而又不得不写的代码>框架 项目里剩下的部分代码:实现业务…...
什么是 Sass?
Sass 介绍 什么是 Sass? 官方标语 世界上最成熟、最稳定、最强大的专业级 CSS 扩展语言。怎么理解这句话呢?我们平时写的 CSS 代码可以理解为静态样式语言,而 Scss 就是动态样式语言,何为动态?就是让你写 CSS 跟写 …...
Kotlin~Memento备忘录模式
概念 备忘录模式是一种行为型设计模式,用于捕获和存储对象的内部状态,并在需要时将对象恢复到之前的状态。 备忘录模式允许在不暴露对象内部实现细节的情况下,对对象进行状态的保存和恢复。 角色介绍 Originator:原发器&#x…...
单链表的多语言表达:C++、Java、Python、Go、Rust
单链表 是一种链式数据结构,由一个头节点和一些指向下一个节点的指针组成。每个节点包含一个数据元素和指向下一个节点的指针。头节点没有数据,只用于表示链表的开始位置。 单链表的主要操作包括: 添加元素:在链表的头部添加新…...
微信小程序 background-image直接设置本地图片路径,编辑器正常显示,真机运行不显示解决方法
项目场景 微信小程序,设置background-image直接设置本地图片路径。 问题描述 编辑器正常显示,真机运行不显示 原因分析 background-image只能用网络url或者base64图片编码。 解决方案 1、将本地图片转为网络url后设置到background-image上 例如&…...
SQLite Studio 连接 SQLite数据库
1、在SQLite中创建数据库和表 1.1、按WINR,打开控制台,然后把指引到我们的SQLite的安装路径,输入D:,切换到D盘,cd 地址,切换到具体文件夹,输入“sqlite3”,启动服务 1.2、创建数据库…...
【业务功能篇58】Springboot + Spring Security 权限管理 【中篇】
4.2.3 认证 4.2.3.1 什么是认证(Authentication) 通俗地讲就是验证当前用户的身份,证明“你是你自己”(比如:你每天上下班打卡,都需要通过指纹打卡,当你的指纹和系统里录入的指纹相匹配时&…...
Docker挂载目录失败问题解决
天行健,君子以自强不息;地势坤,君子以厚德载物。 每个人都有惰性,但不断学习是好好生活的根本,共勉! 文章均为学习整理笔记,分享记录为主,如有错误请指正,共同学习进步。…...
css中隐藏页面中某一个元素有什么方法?
我们可以使用css的z-index属性,将元素的-index去给它设置一个负值,使它隐藏在其他元素的后面。使用css样式进行隐藏我们可以使用display这个属性。(1)使用display:none完全进行隐藏元素,并且不占据空间也不会影响页面布…...
Unity 多语言问题C#篇
DateTime.ToString()不同语言环境问题 问题描述:PlayerPrefs.SetString("timeKey", DateTime.Now.ToString());切换系统语言后DateTime.Parse(PlayerPrefs.GetString("timeKey"));报错FormatException: String was not recognized as a valid D…...
深度学习和神经网络
人工神经网络分为两个阶段: 1 :接收来自其他n个神经元传递过来的信号,这些输入信号通过与相应的权重进行 加权求和传递给下个阶段。(预激活阶段) 2:把预激活的加权结果传递给激活函数 sum :加权 f:激活…...
在CSDN学Golang云原生(Kubernetes Volume)
一,Volume 与 configMap Kubernetes 中的 Volume 和 ConfigMap 都是 Kubernetes 中常用的资源对象。它们可以为容器提供持久化存储和配置文件等。 Volume 可以将容器内部的文件系统挂载到宿主机上,也可以将多个容器间共享一个 Volume,并且 …...
第十五章 友元 异常和其他
RTTI RTTI是什么 RTTI是运行阶段类型识别,通过运行时类型识别,程序能够使用基类的指针或者引用来检查这些指针或者引用所指向的对象的实际派生类型。 RTTI的三个元素 dynamic_cast运算符 dynamic_cast概念: dynamic_cast运算符能够将基…...
制作DBC文件
DBC文件是CAN通讯的密码本,Matlab的SimuLink中常用DBC作为CAN通讯的解析桥梁 制作DBC文件,内容是转速、位置&…...
【1.1】Java微服务:初识微服务
✅作者简介:大家好,我是 Meteors., 向往着更加简洁高效的代码写法与编程方式,持续分享Java技术内容。 🍎个人主页:Meteors.的博客 💞当前专栏: 微服务 ✨特色专栏: 知识分享 &#x…...
多云管理“拦路虎”:深入解析网络互联、身份同步与成本可视化的技术复杂度
一、引言:多云环境的技术复杂性本质 企业采用多云策略已从技术选型升维至生存刚需。当业务系统分散部署在多个云平台时,基础设施的技术债呈现指数级积累。网络连接、身份认证、成本管理这三大核心挑战相互嵌套:跨云网络构建数据…...
内存分配函数malloc kmalloc vmalloc
内存分配函数malloc kmalloc vmalloc malloc实现步骤: 1)请求大小调整:首先,malloc 需要调整用户请求的大小,以适应内部数据结构(例如,可能需要存储额外的元数据)。通常,这包括对齐调整,确保分配的内存地址满足特定硬件要求(如对齐到8字节或16字节边界)。 2)空闲…...
Cursor实现用excel数据填充word模版的方法
cursor主页:https://www.cursor.com/ 任务目标:把excel格式的数据里的单元格,按照某一个固定模版填充到word中 文章目录 注意事项逐步生成程序1. 确定格式2. 调试程序 注意事项 直接给一个excel文件和最终呈现的word文件的示例,…...
边缘计算医疗风险自查APP开发方案
核心目标:在便携设备(智能手表/家用检测仪)部署轻量化疾病预测模型,实现低延迟、隐私安全的实时健康风险评估。 一、技术架构设计 #mermaid-svg-iuNaeeLK2YoFKfao {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg…...
【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述
总的来说,传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度,通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...
论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一)
宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架论文解析 论文解读:交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一) 论文解读:交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化…...
IT供电系统绝缘监测及故障定位解决方案
随着新能源的快速发展,光伏电站、储能系统及充电设备已广泛应用于现代能源网络。在光伏领域,IT供电系统凭借其持续供电性好、安全性高等优势成为光伏首选,但在长期运行中,例如老化、潮湿、隐裂、机械损伤等问题会影响光伏板绝缘层…...
【JavaWeb】Docker项目部署
引言 之前学习了Linux操作系统的常见命令,在Linux上安装软件,以及如何在Linux上部署一个单体项目,大多数同学都会有相同的感受,那就是麻烦。 核心体现在三点: 命令太多了,记不住 软件安装包名字复杂&…...
Hive 存储格式深度解析:从 TextFile 到 ORC,如何选对数据存储方案?
在大数据处理领域,Hive 作为 Hadoop 生态中重要的数据仓库工具,其存储格式的选择直接影响数据存储成本、查询效率和计算资源消耗。面对 TextFile、SequenceFile、Parquet、RCFile、ORC 等多种存储格式,很多开发者常常陷入选择困境。本文将从底…...
Java + Spring Boot + Mybatis 实现批量插入
在 Java 中使用 Spring Boot 和 MyBatis 实现批量插入可以通过以下步骤完成。这里提供两种常用方法:使用 MyBatis 的 <foreach> 标签和批处理模式(ExecutorType.BATCH)。 方法一:使用 XML 的 <foreach> 标签ÿ…...
