(快，慢)---m*n*k---(1,0)(0,1)
可以設計乙個網路按照快慢去分類速度，
(遠，近)---m*n*k---(1,0)(0,1)
也可以設計乙個網路按照遠近去分類位置，
(速度，位置)---m*n*k---(1,0)(0,1)
但似乎很難想象乙個網路同時分類乙個物體的速度和位置，對此乙個合理的猜測是速度和位置沒有共同的本徵態，這兩個量不能被同時觀察。
由此可以得出乙個假設，兩個量可以被分類的乙個必要條件是這兩個量應該有共同的本徵態。
(a,b) ---m*n*k---(1,0)(0,1)
他們應該可以被同時觀察，也就是這兩個量需要滿足方程組
a，b訓練集，算符
w權重，本徵態
p0，p1分別是(1,0)位和(0,1)位的分類準確率，能級
所以神經網路收斂過程就是在算符的約束下尋找與最低能級對應的共同本徵態的過程。
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