作者：龚轩涛; 陈昌平神经元神经网络向量化距离衰减
摘要：笔者通过研究向量来表述一个神经元,由激活向量反映某种实体的特征。笔者展示几何神经网络在小型分类数据集Iris和MNIST上快速训练和高准确率的表现,相比传统BP神经网络模型更易训练,效果更好。距离衰减机制从物理层面描述了神经元之间信息传导的衰弱过程,同时也刻画了神经元与神经元之间的物理结构信息。
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