权重可以当做概率幅吗？---用神经网络的收敛模拟机械波的波动

在《用实验验证神经网络的节点是否可以看作弹性小球》中用一个1*1*…1（64个）的64层每层1个节点的神经网络模拟FPU实验，本文重做了这个模拟实验，这次一共用5条线，并且用java做了一个动画，从动画效果上看这个网络的收敛效果和水波很相似。

这个网络与传统的神经网络的相比唯一的区别是节点同时向前向后收敛。

d=x[a][0]*( x[a+1][0]-x[a+2][0] )+x[a][0]*( x[a-1][0]-x[a-2][0] );

首尾的点另做处理

for(inta=0 ;a<2;a++){           

d=x[a][0]*(x[a+1][0]-x[a+2][0]);          

}

 

for(inta=64-2 ;a<64-1;a++){

d=x[a][0]*(x[a-1][0]-x[a-2][0]);

}

学习率=0.1，

所有权重初始化=0.02，

X[0][0]=sigmoid(0.9)

得到的动画每隔20次迭代截一次图