用神经网络的衰变假设理解神经网络的翻译行为

神经网络的衰变假设：被概率密度表达的粒子A和B彼此互为粒子和环境，在相互作用中被彼此微扰产生衰变，衰变产物是B化A和A化B，网络的分类准确率是两个粒子衰变剩余的算术和pave=Σpr。

一句英文比如”how are you”,这句话可能有很多种翻译方法，比如“你好”，或者“你怎么样”。假如100个人里有75个人认为“你好”作为翻译更合适，就意味着有75%的人认为在语境中“你好”更好的表达了原句的意思。或者理解成“你好”表达了原语境中”how are you”含义的75%。

也就是”how are you”在原语境中的含义变成中文语境中的“你好”保留了75%的含义，而有25%被衰变损失了。也就是衰变剩余为75%

代入衰变公式p=0.75，假设这个计算过程用时为N=1，则计算得到在”how are you”的英文环境中粒子“你好”的半衰期为2.40942084，同样的办法计算“你怎么样”的半衰期为0.5。可见粒子“你好”的半衰期几乎是粒子“你怎么样”半衰期的5倍。

半衰期越长表明粒子能级越低、越稳定，而好的翻译就是不必再更改的翻译。不必再改了也就意味着一种相对稳定的状态，二者内在逻辑很一致，因此一个好的翻译等价于一个半衰期更长的粒子。训练样本越大越有可能发现相同语境下半衰期更长的粒子，翻译水平也得以提升。

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