(a,b)-n*m*2-(1,0)(0,1)
設乙個二分類的網路來分類兩個粒子a和b。將a和b對應的訓練集xa和xb理解成是表達a和b運動狀態的哈密頓量。網路收斂得到的權重w看作波函式ψ。
如果將收斂標準理解成是能量e的一種外部表徵，神經網路的收斂就是計算a和b的本徵函式ψ的過程。如果把波函式ψ理解成是軌道這個網路就相當於在計算粒子a和b相互作用的軌道。對應同乙個收斂標準可能會有多個收斂迭代次數，也就是對應同乙個本徵值e可能會有多個本徵函式的簡併解。
很難假設像mnist資料集的0或者1的中攜帶了關於粒子電量和自旋的資訊，粒子a和b極有可能是不帶電的標量子，按照物質波的理論，假設這兩個粒子有質量是合理的。這樣不管這兩個粒子或物體之間是否還有別的力，他們之間有引力是大概率的。
網路對粒子a在（1，0）位的分類準確率是pa，網路在（0，1）對b的分類準確率是pb。
pa+pb=2*p ,p網路的整體分類準確率。將pa理解成是粒子a在（1，0）位存在的概率，同樣將pb理解成是粒子b在（0，1）存在的概率。神經網路的分類過程就是讓兩個粒子在兩個位置出現的概率不斷變大並不斷接近1的過程。
神經網路不就是在解這個方程嗎？
（20下）張量網路中的有效哈密頓量思想
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