用神经网络分类上和下
( A, B )---3*30*2---( 1, 0 )( 0, 1 )
做一个网络,输入为3个点,训练集A,B各有4张图片。让B的4张图片全是0.排列组合A,记录迭代次数平均值的变化。收敛误差为7e-4,每个网络收敛199次。
其中得到一组数据
| 差值结构 | 1-A-B | 迭代次数 | 差值结构 | 2-A-B | 迭代次数 | |||||
| 0 | 0 | 0 | 0*3*1*6-0*0*0*0 | 6394.4774 | 1 | 1 | 0 | 6*1*3*0-0*0*0*0 | 7134.0452 | |
| 0 | 1 | 1 | 0*3*1*6-0*0*0*0 | 6394.4774 | 0 | 0 | 1 | 6*1*3*0-0*0*0*0 | 7134.0452 | |
| 0 | 0 | 1 | 0*3*1*6-0*0*0*0 | 6394.4774 | 0 | 1 | 1 | 6*1*3*0-0*0*0*0 | 7134.0452 | |
| 1 | 1 | 0 | 0*3*1*6-0*0*0*0 | 6394.4774 | 0 | 0 | 0 | 6*1*3*0-0*0*0*0 | 7134.0452 | |
| 0 | 0 | 0 | 0*6*4*3-0*0*0*0 | 6408.3869 | 0 | 1 | 1 | 3*4*6*0-0*0*0*0 | 7174.8894 | |
| 1 | 1 | 0 | 0*6*4*3-0*0*0*0 | 6408.3869 | 1 | 0 | 0 | 3*4*6*0-0*0*0*0 | 7174.8894 | |
| 1 | 0 | 0 | 0*6*4*3-0*0*0*0 | 6408.3869 | 1 | 1 | 0 | 3*4*6*0-0*0*0*0 | 7174.8894 | |
| 0 | 1 | 1 | 0*6*4*3-0*0*0*0 | 6408.3869 | 0 | 0 | 0 | 3*4*6*0-0*0*0*0 | 7174.8894 | |
| 0 | 1 | 1 | 3*1*6*0-0*0*0*0 | 6488.0352 | 0 | 0 | 0 | 0*6*1*3-0*0*0*0 | 7141.7538 | |
| 0 | 0 | 1 | 3*1*6*0-0*0*0*0 | 6488.0352 | 1 | 1 | 0 | 0*6*1*3-0*0*0*0 | 7141.7538 | |
| 1 | 1 | 0 | 3*1*6*0-0*0*0*0 | 6488.0352 | 0 | 0 | 1 | 0*6*1*3-0*0*0*0 | 7141.7538 | |
| 0 | 0 | 0 | 3*1*6*0-0*0*0*0 | 6488.0352 | 0 | 1 | 1 | 0*6*1*3-0*0*0*0 | 7141.7538 | |
| 1 | 1 | 0 | 6*4*3*0-0*0*0*0 | 6390.9497 | 0 | 0 | 0 | 0*3*4*6-0*0*0*0 | 7112.809 | |
| 1 | 0 | 0 | 6*4*3*0-0*0*0*0 | 6390.9497 | 0 | 1 | 1 | 0*3*4*6-0*0*0*0 | 7112.809 | |
| 0 | 1 | 1 | 6*4*3*0-0*0*0*0 | 6390.9497 | 1 | 0 | 0 | 0*3*4*6-0*0*0*0 | 7112.809 | |
| 0 | 0 | 0 | 6*4*3*0-0*0*0*0 | 6390.9497 | 1 | 1 | 0 | 0*3*4*6-0*0*0*0 | 7112.809 | |
| 0 | 0 | 1 | 1*6*0*3-0*0*0*0 | 6462.3166 | 0 | 1 | 1 | 3*0*6*1-0*0*0*0 | 7140.9397 | |
| 1 | 1 | 0 | 1*6*0*3-0*0*0*0 | 6462.3166 | 0 | 0 | 0 | 3*0*6*1-0*0*0*0 | 7140.9397 | |
| 0 | 0 | 0 | 1*6*0*3-0*0*0*0 | 6462.3166 | 1 | 1 | 0 | 3*0*6*1-0*0*0*0 | 7140.9397 | |
| 0 | 1 | 1 | 1*6*0*3-0*0*0*0 | 6462.3166 | 0 | 0 | 1 | 3*0*6*1-0*0*0*0 | 7140.9397 | |
| 1 | 0 | 0 | 4*3*0*6-0*0*0*0 | 6486.1156 | 1 | 1 | 0 | 6*0*3*4-0*0*0*0 | 7181.9447 | |
| 0 | 1 | 1 | 4*3*0*6-0*0*0*0 | 6486.1156 | 0 | 0 | 0 | 6*0*3*4-0*0*0*0 | 7181.9447 | |
| 0 | 0 | 0 | 4*3*0*6-0*0*0*0 | 6486.1156 | 0 | 1 | 1 | 6*0*3*4-0*0*0*0 | 7181.9447 | |
| 1 | 1 | 0 | 4*3*0*6-0*0*0*0 | 6486.1156 | 1 | 0 | 0 | 6*0*3*4-0*0*0*0 | 7181.9447 | |
| 1 | 1 | 0 | 6*0*3*1-0*0*0*0 | 6379.392 | 0 | 0 | 1 | 1*3*0*6-0*0*0*0 | 7126.4573 | |
| 0 | 0 | 0 | 6*0*3*1-0*0*0*0 | 6379.392 | 0 | 1 | 1 | 1*3*0*6-0*0*0*0 | 7126.4573 | |
| 0 | 1 | 1 | 6*0*3*1-0*0*0*0 | 6379.392 | 0 | 0 | 0 | 1*3*0*6-0*0*0*0 | 7126.4573 | |
| 0 | 0 | 1 | 6*0*3*1-0*0*0*0 | 6379.392 | 1 | 1 | 0 | 1*3*0*6-0*0*0*0 | 7126.4573 | |
| 0 | 1 | 1 | 3*0*6*4-0*0*0*0 | 6444.2764 | 1 | 0 | 0 | 4*6*0*3-0*0*0*0 | 7173.6533 | |
| 0 | 0 | 0 | 3*0*6*4-0*0*0*0 | 6444.2764 | 1 | 1 | 0 | 4*6*0*3-0*0*0*0 | 7173.6533 | |
| 1 | 1 | 0 | 3*0*6*4-0*0*0*0 | 6444.2764 | 0 | 0 | 0 | 4*6*0*3-0*0*0*0 | 7173.6533 | |
| 1 | 0 | 0 | 3*0*6*4-0*0*0*0 | 6444.2764 | 0 | 1 | 1 | 4*6*0*3-0*0*0*0 | 7173.6533 | |
这16组数据,左侧为第1列,右侧的为第2列。第1列的迭代次数全都小于第2列, 并且第1列和第2列的差值结构都是上下对称的,比如前3组
| 1 | 2 | |||||
| 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | |
| 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | |
| 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | |
| 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | |
| 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | |
| 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | |
| 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | |
| 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | |
| 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | |
| 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 |
左右两侧的结构是对称的,但迭代次数确不相同,这种对称性被破缺了,神经网络到底是如何判断哪个是上,哪个是下的?
比较二者的结构
| 0*3*1*6-0*0*0*0 | ||||||||||
| 0 | 0 | 0 | → | 0 | 1 | 1 | → | 1 | 1 | 0 |
| 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | ||
| 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | ||
| 1 | 1 | 0 | ||||||||
如果略去全是0的一行,第1列的结构都可以变换成上三角矩阵。
| 3*4*6*0-0*0*0*0 | ||||||||||||||
| 0 | 1 | 1 | → | 0 | 1 | 1 | → | 1 | 1 | 0 | → | 1 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | |||
| 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | |||
| 0 | 0 | 0 |
而第2列的结构经变换后得到的都是下三角矩阵。
所以上三角矩阵的迭代次数是小于下三角矩阵的迭代次数的,
| A | B | |||||
| 1 | 1 | 0 | 〈 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | |
| 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 |
质心越低的迭代次数越大。所以对于这种特别的情况,用神经网络分类上下是可能的。尽管差值结构可以按照行1→2→3→4→1的顺序随意的变换而不改变迭代次数,但这种变换本身并不会改变形态内在的上下特征,这意味这神经网络各行的权重是不同的。而差值结构的列都可以按照1→2→3→1的顺序变换而不改变迭代次数,如
| 0 | 0 | 0 | 0*3*1*6-0*0*0*0 | 6394.477387 |
| 0 | 1 | 1 | 0*3*1*6-0*0*0*0 | 6394.477387 |
| 0 | 0 | 1 | 0*3*1*6-0*0*0*0 | 6394.477387 |
| 1 | 1 | 0 | 0*3*1*6-0*0*0*0 | 6394.477387 |
| 0 | 0 | 0 | 0*6*2*5-0*0*0*0 | 6478.336683 |
| 1 | 1 | 0 | 0*6*2*5-0*0*0*0 | 6478.336683 |
| 0 | 1 | 0 | 0*6*2*5-0*0*0*0 | 6478.336683 |
| 1 | 0 | 1 | 0*6*2*5-0*0*0*0 | 6478.336683 |
| 0 | 0 | 0 | 0*5*4*3-0*0*0*0 | 6415.944724 |
| 1 | 0 | 1 | 0*5*4*3-0*0*0*0 | 6415.944724 |
| 1 | 0 | 0 | 0*5*4*3-0*0*0*0 | 6415.944724 |
| 0 | 1 | 1 | 0*5*4*3-0*0*0*0 | 6415.944724 |
这说明神经网络各列是同权的,无差别,所以如果神经网络有质心,应该是到边的而不是到中心的。
| 差值结构 | 1-A-B | 迭代次数 | 差值结构 | 2-A-B | 迭代次数 | ||||||||||||||
| 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0*3*1*6-0*0*0*0 | 6394.4774 | 1 | 1 | 0 | 6*1*3*0-0*0*0*0 | 7134.0452 | 0 | 0 | 1 | ||||
| 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0*3*1*6-0*0*0*0 | 6394.4774 | 0 | 0 | 1 | 6*1*3*0-0*0*0*0 | 7134.0452 | 0 | 1 | 1 | ||||
| 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0*3*1*6-0*0*0*0 | 6394.4774 | 0 | 1 | 1 | 6*1*3*0-0*0*0*0 | 7134.0452 | 1 | 1 | 0 | ||||
| 1 | 1 | 0 | 0*3*1*6-0*0*0*0 | 6394.4774 | 0 | 0 | 0 | 6*1*3*0-0*0*0*0 | 7134.0452 | ||||||||||
| 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0*6*4*3-0*0*0*0 | 6408.3869 | 0 | 1 | 1 | 3*4*6*0-0*0*0*0 | 7174.8894 | 1 | 0 | 0 | ||||
| 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0*6*4*3-0*0*0*0 | 6408.3869 | 1 | 0 | 0 | 3*4*6*0-0*0*0*0 | 7174.8894 | 1 | 1 | 0 | ||||
| 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0*6*4*3-0*0*0*0 | 6408.3869 | 1 | 1 | 0 | 3*4*6*0-0*0*0*0 | 7174.8894 | 0 | 1 | 1 | ||||
| 0 | 1 | 1 | 0*6*4*3-0*0*0*0 | 6408.3869 | 0 | 0 | 0 | 3*4*6*0-0*0*0*0 | 7174.8894 | ||||||||||
| 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 3*1*6*0-0*0*0*0 | 6488.0352 | 0 | 0 | 0 | 0*6*1*3-0*0*0*0 | 7141.7538 | 0 | 0 | 1 | ||||
| 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 3*1*6*0-0*0*0*0 | 6488.0352 | 1 | 1 | 0 | 0*6*1*3-0*0*0*0 | 7141.7538 | 0 | 1 | 1 | ||||
| 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 3*1*6*0-0*0*0*0 | 6488.0352 | 0 | 0 | 1 | 0*6*1*3-0*0*0*0 | 7141.7538 | 1 | 1 | 0 | ||||
| 0 | 0 | 0 | 3*1*6*0-0*0*0*0 | 6488.0352 | 0 | 1 | 1 | 0*6*1*3-0*0*0*0 | 7141.7538 | ||||||||||
| 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 6*4*3*0-0*0*0*0 | 6390.9497 | 0 | 0 | 0 | 0*3*4*6-0*0*0*0 | 7112.809 | 1 | 0 | 0 | ||||
| 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 6*4*3*0-0*0*0*0 | 6390.9497 | 0 | 1 | 1 | 0*3*4*6-0*0*0*0 | 7112.809 | 1 | 1 | 0 | ||||
| 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 6*4*3*0-0*0*0*0 | 6390.9497 | 1 | 0 | 0 | 0*3*4*6-0*0*0*0 | 7112.809 | 0 | 1 | 1 | ||||
| 0 | 0 | 0 | 6*4*3*0-0*0*0*0 | 6390.9497 | 1 | 1 | 0 | 0*3*4*6-0*0*0*0 | 7112.809 | ||||||||||
| 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1*6*0*3-0*0*0*0 | 6462.3166 | 0 | 1 | 1 | 3*0*6*1-0*0*0*0 | 7140.9397 | 0 | 0 | 1 | ||||
| 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1*6*0*3-0*0*0*0 | 6462.3166 | 0 | 0 | 0 | 3*0*6*1-0*0*0*0 | 7140.9397 | 0 | 1 | 1 | ||||
| 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1*6*0*3-0*0*0*0 | 6462.3166 | 1 | 1 | 0 | 3*0*6*1-0*0*0*0 | 7140.9397 | 1 | 1 | 0 | ||||
| 0 | 1 | 1 | 1*6*0*3-0*0*0*0 | 6462.3166 | 0 | 0 | 1 | 3*0*6*1-0*0*0*0 | 7140.9397 | ||||||||||
| 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 4*3*0*6-0*0*0*0 | 6486.1156 | 1 | 1 | 0 | 6*0*3*4-0*0*0*0 | 7181.9447 | 1 | 0 | 0 | ||||
| 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 4*3*0*6-0*0*0*0 | 6486.1156 | 0 | 0 | 0 | 6*0*3*4-0*0*0*0 | 7181.9447 | 1 | 1 | 0 | ||||
| 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4*3*0*6-0*0*0*0 | 6486.1156 | 0 | 1 | 1 | 6*0*3*4-0*0*0*0 | 7181.9447 | 0 | 1 | 1 | ||||
| 1 | 1 | 0 | 4*3*0*6-0*0*0*0 | 6486.1156 | 1 | 0 | 0 | 6*0*3*4-0*0*0*0 | 7181.9447 | ||||||||||
| 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 6*0*3*1-0*0*0*0 | 6379.392 | 0 | 0 | 1 | 1*3*0*6-0*0*0*0 | 7126.4573 | 0 | 0 | 1 | ||||
| 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 6*0*3*1-0*0*0*0 | 6379.392 | 0 | 1 | 1 | 1*3*0*6-0*0*0*0 | 7126.4573 | 0 | 1 | 1 | ||||
| 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 6*0*3*1-0*0*0*0 | 6379.392 | 0 | 0 | 0 | 1*3*0*6-0*0*0*0 | 7126.4573 | 1 | 1 | 0 | ||||
| 0 | 0 | 1 | 6*0*3*1-0*0*0*0 | 6379.392 | 1 | 1 | 0 | 1*3*0*6-0*0*0*0 | 7126.4573 | ||||||||||
| 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 3*0*6*4-0*0*0*0 | 6444.2764 | 1 | 0 | 0 | 4*6*0*3-0*0*0*0 | 7173.6533 | 1 | 0 | 0 | ||||
| 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3*0*6*4-0*0*0*0 | 6444.2764 | 1 | 1 | 0 | 4*6*0*3-0*0*0*0 | 7173.6533 | 1 | 1 | 0 | ||||
| 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 3*0*6*4-0*0*0*0 | 6444.2764 | 0 | 0 | 0 | 4*6*0*3-0*0*0*0 | 7173.6533 | 0 | 1 | 1 | ||||
| 1 | 0 | 0 | 3*0*6*4-0*0*0*0 | 6444.2764 | 0 | 1 | 1 | 4*6*0*3-0*0*0*0 | 7173.6533 | ||||||||||
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作者:非妃是公主 专栏:《计算机图形学》 博客地址:https://blog.csdn.net/myf_666 个性签:顺境不惰,逆境不馁,以心制境,万事可成。——曾国藩 文章目录专栏推荐专栏系列文章序一、改进缘由二、…...
【SQL开发实战技巧】系列(六):从执行计划看NOT IN、NOT EXISTS 和 LEFT JOIN效率,记住内外关联条件不要乱放
系列文章目录 【SQL开发实战技巧】系列(一):关于SQL不得不说的那些事 【SQL开发实战技巧】系列(二):简单单表查询 【SQL开发实战技巧】系列(三):SQL排序的那些事 【SQL开发实战技巧…...
十分钟利用环信WebIM-vue3-Demo,打包上线一个即时通讯项目【含音视频通话】
这篇文章无废话,只教你如果接到即时通讯功能需求,十分钟利用环信WebIM-vue3-Demo,打包上线一个即时通讯项目【包含音视频通话功能】。 写这篇文章是因为,结合自身情况,以及所遇到的有同样情况的开发者在接到即时通讯&a…...
pandas——DataFrame基本操作(二)【建议收藏】
pandas——DataFrame基本操作(二) 文章目录pandas——DataFrame基本操作(二)一、实验目的二、实验原理三、实验环境四、实验内容五、实验步骤1.修改数据2.缺失值3.合并1.concat合并2.使用append方法合并3.使用merge进行合并4.使用…...
PostgreSQL查询引擎——General Expressions Grammar之restricted expression
General expressions语法规则定义在src/backend/parser/gram.y文件中,其是表达式语法的核心。有两种表达式类型:a_expr是不受限制的类型,b_expr是必须在某些地方使用的子集,以避免移位/减少冲突。例如,我们不能将BETWE…...
从某种程度上来看,产业互联网是一次对于互联网的弥补和修正
如果对当下我们正在经历的这样一个时代进行一次定义的话,我更加愿意将其划归到产业互联网的范畴里。可能有人会说,这与产业互联网并无联系,因为从本质上来看,当下我们所经历的这样一个时代,其实是与互联网并没有太多联…...
【C#Unity题】1.委托和事件在使用上的区别是什么?2.C#中 == 和 Equals 的区别是什么?
1.委托和事件在使用上的区别是什么? 委托和事件是C#中的重要概念,通俗来讲,委托是一个可以指向特定方法的指针,可以将委托分配给不同的脚本,使它们能够完成不同的任务。而事件则是一种使用委托实现的通知机制ÿ…...
FFmpeg5.0源码阅读——内存池AVBufferPool
摘要:FFmpeg中大多数数据存储比如AVFrame,AVPacket都是通过AVBufferRef管理的,而承载数据的结构为AVBuffer。本文主要通过FFmpeg源码来分析下FFmpeg中AVBuffer相关的实现。 关键字:AVBuffer、AVBufferPool、AVBufferPool 1. AVBufferRef 1.…...
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…...
XCTF-web-easyupload
试了试php,php7,pht,phtml等,都没有用 尝试.user.ini 抓包修改将.user.ini修改为jpg图片 在上传一个123.jpg 用蚁剑连接,得到flag...
OpenLayers 可视化之热力图
注:当前使用的是 ol 5.3.0 版本,天地图使用的key请到天地图官网申请,并替换为自己的key 热力图(Heatmap)又叫热点图,是一种通过特殊高亮显示事物密度分布、变化趋势的数据可视化技术。采用颜色的深浅来显示…...
<6>-MySQL表的增删查改
目录 一,create(创建表) 二,retrieve(查询表) 1,select列 2,where条件 三,update(更新表) 四,delete(删除表…...
进程地址空间(比特课总结)
一、进程地址空间 1. 环境变量 1 )⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性:环境变量具有全局属性,会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时,环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制:本地变量只在当前进程(ba…...
FFmpeg 低延迟同屏方案
引言 在实时互动需求激增的当下,无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作,还是游戏直播的画面实时传输,低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架,凭借其灵活的编解码、数据…...
渲染学进阶内容——模型
最近在写模组的时候发现渲染器里面离不开模型的定义,在渲染的第二篇文章中简单的讲解了一下关于模型部分的内容,其实不管是方块还是方块实体,都离不开模型的内容 🧱 一、CubeListBuilder 功能解析 CubeListBuilder 是 Minecraft Java 版模型系统的核心构建器,用于动态创…...
如何在看板中有效管理突发紧急任务
在看板中有效管理突发紧急任务需要:设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP(Work-in-Progress)弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中,设立专门的紧急任务通道尤为重要,这能…...
ArcGIS Pro制作水平横向图例+多级标注
今天介绍下载ArcGIS Pro中如何设置水平横向图例。 之前我们介绍了ArcGIS的横向图例制作:ArcGIS横向、多列图例、顺序重排、符号居中、批量更改图例符号等等(ArcGIS出图图例8大技巧),那这次我们看看ArcGIS Pro如何更加快捷的操作。…...
保姆级教程:在无网络无显卡的Windows电脑的vscode本地部署deepseek
文章目录 1 前言2 部署流程2.1 准备工作2.2 Ollama2.2.1 使用有网络的电脑下载Ollama2.2.2 安装Ollama(有网络的电脑)2.2.3 安装Ollama(无网络的电脑)2.2.4 安装验证2.2.5 修改大模型安装位置2.2.6 下载Deepseek模型 2.3 将deepse…...
