三分类网络的物理意义是什么?
三分类网络的物理意义是什么?用分类实现衰变
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(A，B)---m*n*k---(1,0)(0,1)
对于一个二分类网络可以将被分类的A和B分别理解为粒子和环境，因为粒子处于环境中。于是A和B之间的距离可以理解为0。因为t=s/v，则即便A和B之间的相互作用的速度小于光速，A和B之间仍然可以实现瞬时作用，并不违反理论。
( A, B, C )---m*n*k---( 1, 0, 0 )( 0, 1, 0 )( 0, 0, 1 )
对于一个三分类网络要完成3次形态的变换。A⇋B，A⇋C，B⇋C，每一次形态变换就是一次二分类，因此对于一个三分类网络可以理解为由3个二分类网络组成
(A，B)---m*n*k---(1,0)(0,1)
(A，C)---m*n*k---(1,0)(0,1)
(B，C)---m*n*k---(1,0)(0,1)
这就意味着存在3对瞬时作用，也就表明这3个粒子彼此之间的距离都是0.随着时间的推移网络的收敛误差会不断减小，而网络的分类准确率会不断变大。这个过程意味着A被错误的分成B和C的成分少了，同样B被错误的分成A和C，C被错误的分成A和B的成分也少了。
所以这个三分网络可以被解释为，3个距离为0的粒子不断的相互作用，随着时间的演化，最终变得越来越像自己。
而前面的实验表明相同收敛误差下，迭代次数取决于等位点差的绝对值的和，这次就继续验证这一猜测。
用的训练集是mnist的0，1，2，3，4，的第一张图片。用间隔取点的办法化成13*13.
( 0, 1, 2 )---169*30*3---( 1, 0, 0 )( 0, 1, 0 )( 0, 0, 1 )这个网络简记为0*1*2.就只有3张图片不断循环往复，直到收敛。共进行了10组得到数据
1*3*4
2*3*4
0*3*4
0*1*4
0*1*3
1*2*4
1*2*3
0*1*2
0*2*3
0*2*4
δ
迭代次数n
迭代次数n
迭代次数n
迭代次数n
迭代次数n
迭代次数n
迭代次数n
迭代次数n
迭代次数n
迭代次数n
0.01
1763.1809
1626.5729
1672.4523
1635.9196
1596.7035
1620.407
1563.8945
1444.2915
1410.0302
1465.4171
0.001
13065.196
12674.945
12747.729
12386.216
12349.02
12282.201
12270.035
11338.477
10985.201
11015.503
9.00E-04
14352.452
14004.633
14062.829
13629.467
13613.362
13609.563
13530.322
12458.171
12176.362
12225.96
8.00E-04
16141.206
15611.101
15749.91
15264.98
15228.447
15207.628
15053.714
14044.729
13530.397
13654.678
7.00E-04
18194.397
17760.638
17743.578
17333.377
17293.874
17204.638
17058.809
15946.101
15491.266
15399.538
s
130
218
198
206
204
218
220
204
220
216
将收敛误差为7e-4的迭代次数画成图
再将移位距离S的曲线画成图
在这组数据中s和n之间的反比关系依然存在。
移位距离假设
(A，B)---m*n*k---(1,0)(0,1)
用神经网络分类A和B，把参与分类的A和B中的数字看作是组成A和B的粒子，分类的过程就是让A和B中的粒子互相交换位置，寻找最短移位路径的过程。而熵H与最短移位距离S成正比，迭代次数n与S成反比。
移位规则汇总
移位距离就是等位点数值差的绝对值的和S=Σ|a-b|，如果训练集有多张图片取平均值，如果是多分类问题则移位距离为所有两两组合移位距离的和。
如对一组3*3的矩阵
S=s0+s1+，…，+s8=|a0-b0|+|a1-b1|+,…,+|a8-b8|
如果是3分类问题，就应该实现3个形态之间的两两分类，也就是要完成3对等位点之间的差。
因此移位距离
S=Sab+Sac+Sbc=
|a0-b0|+|a1-b1|+|a2-b2|+|a3-b3|+
|a0-c0|+|a1-c1|+|a2-c2|+|a3-c3|+
|b0-c0|+|b1-c1|+|b2-c2|+|b3-c3|
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