如果將神經網絡訓練集看作Fock矩陣，則有可能將二維的矩陣表達成一組波函數的形式。

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前面已經有實驗證實9*9的圖片可以用兩個9*9的卷積核去卷積，也就是僅用兩個點就可以表達mnist的所有分類信息。也就表明mnist訓練集可以表達成一個2*2的對角矩陣的形式。比如mnist 0的第一張圖片可以用某個隨機的9*9卷積核卷積得到兩個點0.31773594623430923和0.7833828799478552，把這兩個點寫成對角矩陣的形式

解這個波函數的一種方法是把波函數設成類氫的1s軌道

解系數c1

因為分類信息應該是由數值的位置和相對大小關系決定的，與符號沒有關系，將0.32代入-0.32，得到c1=0.8。用同樣的方法得到c2=1.249。因此得到兩個波函數

Minst0的第一張圖片等效于Ψ1和Ψ2兩個波函數。

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這相當于是在計算兩個相距無限遙遠的以致沒有任何物理作用的兩個氫原子組成的體系的能量.相對于原子尺寸來說人的腦的尺寸已經足夠巨大，可以把這個計算的物理意義解釋成人之所以把0畫成0的形狀是因為，人腦中兩個相距遙遠的氫原子的波函數在某個瞬間恰好為Ψ1和Ψ2。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Mnist 0的波函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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