假如做光的双峰干涉实验,让两个光子m和n分别从缝A和缝C射向B点,w1和w2分别是光子m和光子n的在B点的概率,gm和gn分别是光子m和n的概率幅。

光子m和n的概率等于概率幅的平方模

按照量子力学的算法B点的概率w3是

显然这个表达式与神经网络的算法是不同的,按照神经网络的算法

所以如果可以合理的将w3表达成w1与w2的和就可以更好的借用量子力学的观点来理解神经网络。

微观粒子的波函数所以要计算平方模是因为波函数有虚部,如果假设微观粒子只存在于实数域w1和w2就不再是概率幅而变成经典的概率,w3同样也是概率w3=w1+w2。

也就是只要假设有仅存在于实数域的微观粒子就可以让

就自然得到了

也就可以将神经网络的权重理解成实数域微观粒子的概率幅的平方。

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