如果线性变换可以模仿

正文

如何模仿一个 行为   假设这个行为是线性变换
A 通过权重w 变换为  B
假设可以通过  如下方式 模仿 A变换到B  线性变换  让   C 变换  D

首先 计算A C  的距离  dx  计算 B D 的距离 dy

假设 w  是通过等差求解权重的方式  求得的

那么  就可以使用等差 方法使用dx  dy 求得 dw 


假设  A+dx=C   B+dy =D   那么  new_w=w+dw 

这样便成功的模仿  了  整个的变换过程

那么后期方可使用一个实际的变换例子  

通过模仿的方式实现 一个例子就能 通用该例子的行为

那么是不是会比深度学习的  大量的数据训练要好很多 至少是一个思路

总结

        人类最开始学习 的起点  就是通过大量的模仿不断的调整  模仿的相似情况 来学习的

        那么就算上述的方法不是  模仿的方法  至少存在一种方法可以

        模仿 各种变换  让学习不需要 太多的资料  方可自己 通过一个实际的例子不断的

        模仿对比 来学会 一个行为 最简单的变换

        后期会使用代码  试一试 至少是一种思路  深度学习具有很好的建模能力 

        且也具备 建模方向模型  自我模型 和 自我区分模型  三大模型结合 也可以具有人类智能

        但是算力是一个不小的挑战  。也许模型模仿是一个出路        

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