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- v) k+ i$ w2 R ], N9 Q17760.638 0 z5 ?2 n1 q) A( h 2 {% M, o# g- {5 e$ G' m6 Z17743.578' G4 Z/ C) D9 a+ Y; v% Y
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216 $ d1 ~7 z% B& _: ~7 c u 3 u! ~: r# r& r0 z9 b7 T. d将收敛误差为7e-4的迭代次数画成图* F1 m9 @0 ^+ r( _ g
* [' |* |+ r3 s. a g. F& X& o3 F( Q3 |. [) D4 P3 e% {
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再将移位距离S的曲线画成图 - m/ Y! _0 T1 m% J. b/ q) [$ U) y; G' g3 P1 j, U1 S% }
3 I2 Q+ ]5 d' } W0 j1 v+ W
* o" B8 g" {1 K3 J
在这组数据中s和n之间的反比关系依然存在。) u+ ~7 O x% y9 w. c+ U4 |* C+ A
* C5 M* O+ T9 k
移位距离假设 7 f( S) K8 `2 U1 |! O2 C- d+ @ g4 R; K8 \) m# f
(A,B)---m*n*k---(1,0)(0,1) * M! ?, Y& m/ k o/ j' e! m8 {& B. F! |$ I& a! a/ m& E% b
; y, W- C0 r; t% T' S! Z " w& h4 _6 \: p3 i2 I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。: m4 [" o% I8 S8 _$ G; q+ \* |: f
' o1 s3 N0 z ~& n3 Q; f) h' o# D移位规则汇总9 n$ K. x% w! i. n" ~1 j
, i' T+ h' G9 L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。& ^, F- a* W* O
1 ]: U. v+ b' X* n. D& p
如对一组3*3的矩阵% Z- I: _* Y; g f' s* {+ J
3 F3 J$ Q _, `. B( A+ j1 A/ i n* Z3 s5 u2 U7 \
$ }5 o0 G( r( v2 K, N
S=s0+s1+,…,+s8=|a0-b0|+|a1-b1|+,…,+|a8-b8| + ?0 @) Y- s4 I0 \: C1 S- b1 k ! }+ I b. w9 W% |/ Z. N4 \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。7 K, p2 \* E( ]" i# J' ]& f
0 u5 R& V( B& v9 r. ~
N) E9 M; l8 R- T1 e+ p
! j$ m! L# B% L7 \2 }% V因此移位距离# ~2 I, r g A* G$ U# D0 S2 h: m
4 o6 x4 p _5 h' t9 P6 G/ L% g' }
S=Sab+Sac+Sbc= 5 B4 M3 d1 R* I! Y. L& s E; g4 L6 G2 ^& _7 i
|a0-b0|+|a1-b1|+|a2-b2|+|a3-b3|+ 1 Y/ Q) {2 C# t" h) S6 D# \( g4 ~( S, F$ j2 W. F; t/ u
|a0-c0|+|a1-c1|+|a2-c2|+|a3-c3|+' Q; S, `( p$ x& j4 t, C/ b. Z
) Z# U# |; }; O7 y/ O
|b0-c0|+|b1-c1|+|b2-c2|+|b3-c3| t4 q7 k; p* H, U6 U
————————————————# g% J5 P/ e0 o1 P' N
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