科学网—etreeasky的博文

深度学习多隐层架构数理逻辑浅析（十八）（2）

陈正茂 2026-2-27 19:41

18.2特征属性的等价表示类在深度学习语境中，“ 特征基 ”通常指的是由网络权重（特别是某一层的权重矩阵）所定义的过滤器或投影方向。每一层的权重矩阵的每一行（在CNN中是每个卷积核）都可以看作一个“基向量”，它们构成了每个层级的子特征空间参照系的基。深度学习神经网络中可训练和推理的学习参 ...

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深度学习多隐层架构数理逻辑浅析（十八）（1）

陈正茂 2026-2-22 15:44

第十八章多隐层结构的非显性特征 18.1 隐层黑箱一、向量空间的特征基在深度学习多隐层模式出现之前，人工智能的主要理论基础是“向量”。以向量作为分析工具是自然而然的想法，因为任何分析都要参照系，大家最熟悉的可量化的参照系就是坐标系（比如笛卡尔坐标系），而坐标系中以向量为分析对 ...

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深度学习多隐层架构数理逻辑浅析（十七）（7）

陈正茂 2026-2-20 15:22

17.7LTI系统、 D-模与深度学习优化深度学习与线性时不变系统 (LTI)理论看似分属不同学科领域，但它们在数学基础与优化方法上存在深层次的联系。线性时不变系统(LTI)与模理论之间的联系源于两者对线性结构和代数运算的共同关注。LTI系统的核心在于其满足线性叠加原理与时不变性，而模理论则研究环上的线性空间 ...

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深度学习多隐层架构数理逻辑浅析（十七）（6）

陈正茂 2026-2-10 18:38

17.6 从δ函数到LTI再到智能涌现机器人的核心在于硅基芯片，硅基芯片的基本结构是晶体管，晶体管只有0和1两种信号，本源只是两种信号的极致简单系统，凭什么诞生智能？人脑的核心在于神经网络，神经网络的基本结构是神经元细胞，神经元细胞只有0和1两种信号，本源只是两种信号的极简系统，凭什么诞生智能？ ...

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深度学习多隐层架构数理逻辑浅析（十七）（5）

陈正茂 2026-2-8 10:26

17.5 螺旋结构一、螺旋 LTI系统的稳定性我们从神十航天员太空授课视频中看到，航天员在太空演示陀螺仪转动实验。首先静止不旋转的陀螺放在这儿，给它一个干扰力，它会翻滚着乱动，它的轴向显然发生了很大的改变。但是，奇特的是，如果将旋转的陀螺放到同样的位置，给它同样一个干扰力，这次它却不翻滚了，而 ...

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深度学习多隐层架构数理逻辑浅析（十七）（4）

陈正茂 2026-2-6 20:18

17.4 粒子化条件我们知道，深度学习模型的重要突破在于其基于多层次的结构特征。人脸识别中一个个整张脸谱，是一层结构特征；一个个眼耳口鼻嘴，是下一层结构特征；一个个横撇捺折钩等边缘线像素，是下下一层结构特征。在相对狭小的领域，我们凭借经验总能找到这样一层一层细化的结构特征、子结构特征、子子结构特 ...

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关于不完备性定理和不确定性原理的探讨（十七）（3）

陈正茂 2026-1-31 11:21

17.3 “子特征结构”聚类一、聚类函数 2015年2月15日，AI在图像识别领域取得里程碑进步，微软AI在图像识别的基准测试中准确率首次超越了人类。当时微软深度学习系统错误率为4.94%，而人类在归类数据库ImageNet中的图像时错误率高于5.1%。物以类聚，人以群分。这是大自然最重要的基本规律，也是我们认知大千世 ...

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关于不完备性定理和不确定性原理的探讨（十七）（2）

陈正茂 2026-1-25 09:32

17.2 隐形的铁围山一、杂乱无章才是宇宙的本质，不收敛的系统才是宇宙的常态。 1、“ 指数增长 ”威力我们从一个小故事说起吧。从前印度很多人死于冲突打斗。一位智者想了个办法来阻止人们相互残杀。他用做了一个64格棋盘作战场；用木头雕刻了32个棋子代表双方战士。这个游戏就是现在众所周知的国际象棋。 ...

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关于不完备性定理和不确定性原理的探讨（十七）（1）

陈正茂 2026-1-19 19:47

第十七章再谈线性时不变系统 17.1 宇宙的叛逆者我们知道，杂乱无章才是宇宙的本质！宇宙的自然趋势是朝着热力学熵与信息熵均最大化的状态演进，即物理上的均匀死寂与认知上的完全随机的混沌，宇宙在整体上遵循一条由有序走向无序（熵增）的宿命之路。但在这条路上却发生了意外，意外地演化出一种名为“ 智慧体 ...

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关于不完备性定理和不确定性原理的探讨（十六）（14）

陈正茂 2026-1-1 11:40

16.1 4 阶段 ①和阶段② 一、【问题】 ① 传统量子力学的广义哈密顿系统，哈密顿算符只能是厄米的，厄米算符的本质是希尔伯特空间中 “自伴性”的体现，其本征值实数性对应物理可观测量的实在性，系统的能谱为实数。希尔伯特空间的内积结构默认适配平坦空间（欧氏 / 闵氏平直时空 ...

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