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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光子：（過去，未來）---m*n*k---(1,0)(0,1)

用光子為載體為神經網絡來區分過去和未來，因為光子的速度是恒定的，與時間無關。這個意義上時間相對光子是對稱的，沒有過去和未來的差別。因此這個網絡應該無法收斂。

時間：（光子，光子）---m*n*k---(1,0)(0,1)

這個網絡也可以理解成是以時間為載體來區分光子，因為光子不會被時間衰變，導致在時間的物理環境中光子只有一種存在形態。用神經網絡區分兩個相同的對象，這個網絡無法收斂。也就是光子相對時間也是對稱的。

對稱應該是一種相互的作用。

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中子：（過去，未來）---m*n*k---(1,0)(0,1)

以中子為載體做神經網絡來區分時間，因為中子在時間環境中不穩定，會衰變.因此衰變前是過去，衰變后是未來，衰變表達了過去和未來的差異。所以時間相對中子來說是對稱性破缺的。這個網絡可以分類。

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時間：（中子，質子電子中微子）---m*n*k---(1,0)(0,1)

以時間為載體去分類中子，因為時間在中子衰變同時衰變成了過去和未來。因此中子相對時間也是對稱性破缺的。這個網絡也可以分類。

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神經網絡：（mnist0，1）---m*n*k---(1,0)(0,1)

因此神經網絡可以分類0和1，可以解釋為mnist的0和1相對神經網絡是對稱性破缺的，或者說成神經網絡可以表達這兩種差異，使彼此衰變并被分類。

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因此對稱性破缺，衰變和分類的內在含義是一致的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的对称性破缺衰变与分类的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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