: 我很好奇什麼樣的資料配上運算會讓電腦矛盾 : 如果是你跟電腦要地址，卻回應給你電話 : 稱之為語意錯誤 : 如果是你拿字串作+-*/得到亂碼或ASCII : 算是資料型別錯誤 : 如果是語法錯誤，程式會無法執行或是出現非預期的crash : (也有可能是無限迴圈或是資料溢位、紀錄毀損...等等的錯誤) 顯然你是搞錯我說的資料的型態了. 你所舉的全都是人類都已知結果, 自然科學的, i預期的, 數位的, 非0及1的. 而我所謂的資料包含模糊的, 片段的. 正確與錯誤都未知的. : : "但每一台的參數(經驗)都會變的相同(經驗複製)". : : 與你的看法不同的是, 我將學習當作是一種"內部狀態"的改變. : : 如同有限交換機轉變到不同的狀態, 而這個狀態又會當成下一次學習的參數. : : --> {現在資訊進入} 與 {前一次所得} 產生 {現在資訊所得} : : 一開始每台機器都是空的, 所以參數都一樣, 從第一次資訊進入後, : : 由於每台接收的資訊不同, 產生的 "現在資訊所得" 也不同, 從此參數開始不同. : : 而同步只是另一種 "現在資訊進入" 而已. : 對電腦而言只有已輸入的資訊(變數)與加入的資訊(參數) : 最基本的程式 : int i=0 : i=i+1 : 就已經完全符合你{輸入}+{已知}={現在}的描述 : 如果你的演算法是寫成 : if i>100 : 就出現[結論] : 那麼另一台相同演算法的電腦 : 是否需要透過改變內部狀態才能得知結論? : 很顯然是不用 : 即便你將思考寫成涵式組成的狀態機也是一樣的情況 你想證明什麼? 我認為你沒回答到問題的重點. 我是不是應該回 "如果不同的輸入, 在你的例子中得到不同的輸出, 但是因為另一台機器可以推論得出來, 所以不需要狀態? " 我們不是在討論"另一台機器可以推論得出來"的問題, 而且在你解釋我的說明中 "{輸入}+{已知}={現在}", 你有說明 "已知"與"現在"的關係嗎? 以你的例子, 應該改成 state = state + input 我假設 初始 state = 0, 現在開始 input 1:(0,1,2), input 2:(2,1,0) 我還要列出中間過程, 來表示 state的改變是不同的嗎? 好吧, 我還是列好了: input 1下的 state改變是 (0+ 0 ) = 0, (0+ 1 ) = 1, (1+ 2 ) =3, state 改變 0->1->3 input 1下的 state改變是 (0+ 2 ) = 2, (2+ 1 ) = 3, (3+ 0 ) =3, state 改變 2->3->3 你頂多能說, 輸入順序(0,1,2) 與輸入順序(2,1,0) 最後得到的結果是相同的, 這又是輸入順序的問題了. :: 我想說明的是，[標記不同的經驗輸入順序，在功能上沒有意義] :: 如果說資料庫的連結是一個拼圖 :: 那麼給予輸入順序意義代表的就是一種拼法 :: 但是有效率的資料庫可以根據需求作出各種拼法 :: 但今天你學到了A，跟明天你學到A並不應該影響A的功能和意義 :: 事實上，我不知道賦予先後順序對效率有什麼意義 你想證明"經驗輸入順序與結果"完完全全"沒有關係嗎?" 很好, 那你可以寫一篇相當優秀的論文了. 已經有人說明了, "造成(類神經網路)無法收斂的原因" 有一種可能就是 "輸入訓練的資料其排列順序問題。" 期望看到你的大作. --

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