神经网络训练集与Fock矩阵
如果将神经网络的训练集理解成哈密顿量,但是哈密顿算符并不是矩阵形式,比如拉普拉斯算符
而神经网络的训练集都是矩阵,如何才能将数学解析式变成矩阵的形式?
一种可能的办法是Fock矩阵方法,比如假设波函数
其中Φ是已知的,c是待定系数
这个表达式中只有E和c是变量,h是已知的。也就是无论哈密顿算符和波函数的解析式是什么形式,能级都可以表达成3个实数的积。
如果考虑的不是一个电子而是很多的电子,就要考虑所有电子之间的相互作用,就会得到一个矩阵形式的能量表达式
其中F就是Fock矩阵,由训练集表达,而c就是权重。
对于一个二分类网络就是
(A,B)---m*n*k---(1,0)(0,1)
让由训练集A和B共同表达的Fock矩阵对角化的过程。
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