• 神经网络迭代次数的一个近似关系

    (A，B)---m*n*k---(1,0)(0,1)

    移位距离和假设

    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与最短移位距离和成正比，迭代次数n和熵H成反比。

    对二值化图片移位规则汇总

    每个粒子移位一次，位置重合不移位，0不动，单次移位距离恒为1.

    按照移位距离和假设，二值化图片的移位元素单次移动的距离恒为1.而1也恰好是该移位元素的数值。所以这是否意味着对于更一般的图片，单次移位的距离就是元素数值本身？

    这次就实验验证这一猜测，

    用神经网络分类844，835，836，固定收敛误差取迭代次数平均值，每个收敛误差统计199次，得到迭代次数如下

    844

    835

    836

    δ

    迭代次数n

    迭代次数n

    迭代次数n

    5.00E-04

    35833.36

    35043.31

    33397.4

    4.00E-04

    43599.63

    42545.46

    40815.2

    3.00E-04

    56517.97

    55280.16

    53150.44

    2.00E-04

    80381.21

    79393.91

    75799.5

    1.00E-04

    151755.1

    150807.4

    142995.6

    为验证是否存在数值上的加和关系做第二组实验

    分类8134，8125，8126比较两组数值

     如果假设是对的则8134，可以理解为0.1+0.3=0.4，则8134=844.同样8125可以理解为0.1+0.2=0.3，则8125化为835.同样8126可化为836.比较这三组数是否有这样的近似关系

    8134

    8125

    8126

    δ

    迭代次数n

    迭代次数n

    迭代次数n

    5.00E-04

    37066.05

    36145.16

    33883.76

    4.00E-04

    45113.94

    43319.59

    41075.22

    3.00E-04

    58249.69

    56453.31

    53234.41

    2.00E-04

    84504.05

    81537.82

    77773.45

    1.00E-04

    157462.3

    153052.5

    144980.9

    844

    835

    836

    δ

    迭代次数n

    迭代次数n

    迭代次数n

    5.00E-04

    35833.36

    35043.31

    33397.4

    4.00E-04

    43599.63

    42545.46

    40815.2

    3.00E-04

    56517.97

    55280.16

    53150.44

    2.00E-04

    80381.21

    79393.91

    75799.5

    1.00E-04

    151755.1

    150807.4

    142995.6

    通过数据比较，这几组数据之间确实很接近

    做第三组实验

    分类847，855，866，

    对照实验

    分类8227，8235，8246.同样8227可以理解为0.2+0.2=0.4，变为847.8235由0.2+0.3=0.5，化为855.而8246由0.2+0.4=0.6，化为866.比较两组的迭代次数

    8227

    8235

    8246

    δ

    迭代次数n

    迭代次数n

    迭代次数n

    5.00E-04

    32227.51

    34556.86

    32508.18

    4.00E-04

    39270.1

    42118.01

    39387.94

    3.00E-04

    50701.36

    54289.11

    51212.08

    2.00E-04

    73393.27

    78316.52

    73658.53

    1.00E-04

    139882

    146499.2

    140009.1

    847

    855

    866

    δ

    迭代次数n

    迭代次数n

    迭代次数n

    5.00E-04

    31618.62

    33055.99

    31281.7

    4.00E-04

    38436.06

    39901.37

    38625.74

    3.00E-04

    50189.28

    51460.66

    49455.25

    2.00E-04

    71974.27

    74893.88

    71792.71

    1.00E-04

    136718.7

    142850.2

    134001.6

    除了8246和866这两组差别较大，另外两组相差很小。

    将两组数据放在一起比较

    8134

    8125

    8126

    8235

    8227

    8246

    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

    5.00E-04

    37066.05

    36145.16

    33883.76

    34556.86

    32227.51

    32508.18

    4.00E-04

    45113.94

    43319.59

    41075.22

    42118.01

    39270.1

    39387.94

    3.00E-04

    58249.69

    56453.31

    53234.41

    54289.11

    50701.36

    51212.08

    2.00E-04

    84504.05

    81537.82

    77773.45

    78316.52

    73393.27

    73658.53

    1.00E-04

    157462.3

    153052.5

    144980.9

    146499.2

    139882

    140009.1

    844

    835

    836

    855

    847

    866

    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

    5.00E-04

    35833.36

    35043.31

    33397.4

    33055.99

    31618.62

    31281.7

    4.00E-04

    43599.63

    42545.46

    40815.2

    39901.37

    38436.06

    38625.74

    3.00E-04

    56517.97

    55280.16

    53150.44

    51460.66

    50189.28

    49455.25

    2.00E-04

    80381.21

    79393.91

    75799.5

    74893.88

    71974.27

    71792.71

    1.00E-04

    151755.1

    150807.4

    142995.6

    142850.2

    136718.7

    134001.6

    画成图

    1.00E-04

    151755.1

    150807.4

    142995.6

    142850.2

    136718.7

    134001.6

    1.00E-04

    157462.3

    153052.5

    144980.9

    146499.2

    139882

    140009.1

    这次实验用神经网络分类0.8和3x与0.8和2y，并且让x1+x2+x3=y1+y2。迭代次数分别是n3x和n2y。实验表明n3x和n2y之间可能存在n3x=a*n2y (a>1）这样的近似关系。

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/georgesale/article/details/126058144