分类系统的构成与外部表象
分类系统应该至少应包括最小可分类单元和分类载体，而分类系统的外部表象至少包括化学反应和核反应。
比如由元素构成的分类系统，这个系统的载体应该就是波函数。如中子和质子在原子核内构成同位旋无法区分对方，也就是中子和质子共有共同的波函数，这两个粒子的波函数实现耦合。当质子变得像质子，中子变得像中子也就是波函数的对称性被破缺，分别表达质子和中子两种不同的特征。中子不稳定，并发生衰变，完成了一次核反应。
如果两个原子的波函数不耦合，只是局部的等值，这就是化学上的成键，并由此形成化学反应。所以核反应和化学反应的一个区别就是一个是波函数完全相同，一个是波函数仅仅是局部等值。
由图片作为最小可分类单元的分类系统同样也有核反应和化学反应两种外在表象，
(A,B)---m*n*k---(1,0)(0,1)
由神经网络分类两类图片A和B，显然这个分类系统的载体是神经网络，所谓的核反应就是衰变而衰变的逻辑意义就是分类，所以由神经网络完成的分类行为就是由图片为最小可分类单元的分类系统的核反应。在这个核反应中图片A和B可以理解为Fock矩阵，把权重看作轨道系数，也就波函数。所谓网络收敛就是寻找共同的波函数的过程。
所以只要用神经网络实现一种权重局部等值的网络就是这个分类体系的化学反应。
Tensorflow的迭代次数到底应该设为多少
比如图片中这个类乙烷的网络，由2个1*6*6的网络和6个1*1*1的网络构成，左右两侧的网络同时像对方收敛。同样把输入理解为Fock矩阵，权重就是波函数，这个收敛行为客观上实现了一种波函数局部等值操作。所以这个模型为什么不能理解为一种分子模型？
基于语言的分类系统，可以合理的假设每一句话在人的脑中都构成一张图片， 所以基于图片，语言和元素的分类系统都可以通过核反应和化学反应的表象去认识。
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