• 在更一般意义上验算移位距离和假设

    (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与熵H成反比。

    移位规则汇总

    每个粒子移位一次，位置重合不移位，单次移位距离如果以1为底等于1-元素数值若以0为底则为元素本身。

    用神经网络分类8123.这张图片以1为底，按照移位距离和假设8123的移位距离和s为4-0.8-0.1-0.2-0.3=2.6

    在前面的实验中已经得出

    771

    122

    δ

    迭代次数n

    迭代次数n

    5.00E-04

    28114.19

    25862.05

    4.00E-04

    34375.59

    31524.1

    3.00E-04

    44667.95

    41011.36

    2.00E-04

    64534.3

    59270.11

    1.00E-04

    123420.9

    112397.9

    S

    2

    3

    如果移位距离为2和3当收敛误差为1e-4时的平均迭代次数为123420和112397.按照移位距离和与迭代次数成反比的关系，8123的迭代次数应该在123420和112397之间。

    实验得到的数据为

    8123

    δ

    迭代次数n

    5.00E-04

    28525.63

    4.00E-04

    34343.1

    3.00E-04

    44964.48

    2.00E-04

    65561.12

    1.00E-04

    124472.5

    s

    2.6

    数值大于预估值，这个假设处理非二值化问题会带来误差，初略估算s=2.6的迭代次数可能为116806，则这个算法带来的误差约为6.5%。

    继续验证这个假设

    分类8114，8123和8222.因为这3组的移位距离和都是2.6，则按照假设这3组的迭代次数应该是相同的。

    得到的数据为

    8123

    8222

    8114

    δ

    迭代次数n

    迭代次数n

    迭代次数n

    5.00E-04

    28525.63

    28458.6

    28146.99

    4.00E-04

    34343.1

    35125.9

    34483.39

    3.00E-04

    44964.48

    45007.68

    44535.1

    2.00E-04

    65561.12

    65602.42

    64962.66

    1.00E-04

    124472.5

    124651.6

    123716.1

    s

    2.6

    2.6

    2.6

    比较这3条线是很一致的，这点是很符合假设的。

    所以用移位距离和假设去预估这3组图片的迭代次数，预估的迭代次数偏小，约有7%的误差。

    将本次实验数据与前述实验数据做横向比较

    981

    871

    971

    881

    861

    771

    122

    961

    875

    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

    5.00E-04

    34219.01

    34553.02

    28229.22

    27843.89

    28270.21

    28114.19

    25862.05

    25523.99

    25117.39

    4.00E-04

    41899.68

    41568.85

    34548.15

    34511.79

    34803.25

    34375.59

    31524.1

    30958.15

    31102.23

    3.00E-04

    53474.56

    54287.27

    44497.27

    44407.41

    45065.05

    44667.95

    41011.36

    40262.78

    40239.05

    2.00E-04

    77797.83

    78173.77

    64693.36

    64832.42

    64707.93

    64534.3

    59270.11

    59096.97

    58618.7

    1.00E-04

    148175

    146473.4

    123601.3

    122874.1

    123288

    123420.9

    112397.9

    113446.1

    111994.6

    s

    1

    1

    2

    2

    2

    2

    3

    3

    3

    851

    951

    866

    777

    941

    854

    931

    921

    911

    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

    5.00E-04

    25288.76

    23904.73

    23868.01

    23579.5

    22959.57

    22738.92

    22166.65

    22094.36

    23575.86

    4.00E-04

    31347.55

    28978.03

    28820.87

    28965.92

    27774.2

    27653.1

    27290.48

    27253.6

    28991.81

    3.00E-04

    40549.93

    38252.24

    37659.14

    37460.82

    35993.35

    36072.61

    35639.73

    35340.25

    37399.98

    2.00E-04

    59255.58

    55426.48

    54661.18

    54804.67

    52950.71

    53116.99

    51890.25

    52155.43

    54335.16

    1.00E-04

    114094.8

    106880.8

    106599.8

    106112.6

    101146.2

    100986.2

    100158

    98502.28

    102787.2

    s

    3

    4

    4

    4

    5

    5

    6

    7

    8

    8123

    δ

    迭代次数n

    5.00E-04

    28525.63

    4.00E-04

    34343.1

    3.00E-04

    44964.48

    2.00E-04

    65561.12

    1.00E-04

    124472.5

    s

    2.6

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/georgesale/article/details/126142376