神經網絡的衰變假設：被概率密度表達的粒子A和B彼此互為粒子和環境，在相互作用中被彼此微擾產生衰變，衰變產物是B化A和A化B，網絡的分類準確率是兩個粒子衰變剩余的算術和pave=Σpr。

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一句英文比如”how are you”,這句話可能有很多種翻譯方法，比如“你好”，或者“你怎么樣”。假如100個人里有75個人認為“你好”作為翻譯更合適，就意味著有75%的人認為在語境中“你好”更好的表達了原句的意思?；蛘呃斫獬伞澳愫谩北磉_了原語境中”how are you”含義的75%。

也就是”how are you”在原語境中的含義變成中文語境中的“你好”保留了75%的含義，而有25%被衰變損失了。也就是衰變剩余為75%

代入衰變公式p=0.75，假設這個計算過程用時為N=1，則計算得到在”how are you”的英文環境中粒子“你好”的半衰期為2.40942084，同樣的辦法計算“你怎么樣”的半衰期為0.5。可見粒子“你好”的半衰期幾乎是粒子“你怎么樣”半衰期的5倍。

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半衰期越長表明粒子能級越低、越穩定，而好的翻譯就是不必再更改的翻譯。不必再改了也就意味著一種相對穩定的狀態，二者內在邏輯很一致，因此一個好的翻譯等價于一個半衰期更長的粒子。訓練樣本越大越有可能發現相同語境下半衰期更長的粒子，翻譯水平也得以提升。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的用神经网络的衰变假设理解神经网络的翻译行为的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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