神经网络到底是如何做出决策的？

(A,B)---m*n*2---(1,0)(0,1)

神经网络的衰变假设：被概率密度表达的粒子A和B彼此互为粒子和环境，在相互作用中被彼此微扰产生衰变，衰变产物是B化A和A化B，网络的分类准确率是两个粒子分类准确率的算术和pave=Σpr。

 

用神经网络分类两个数据集，让A代表围棋中白棋的可能走势，B代表黑棋的可能走势，

(白，黑)--m*n*2---(1,0)(0,1)

 

用两色棋的未来的演化来训练这个网络，比如让机器执黑棋，用神经网络找到针对现在白棋盘面最优的落子方法。按照神经网络衰变假设，可以将白棋的盘面理解成环境，把黑棋的盘面看作是在白棋环境中的粒子。

 

可以理解要找的黑棋的最优落子方法是在白棋环境中半衰期最长的黑棋粒子。因为半衰期越长表明粒子越稳定，越不易受环境的影响。也就表明黑棋对整个盘面的掌控更强，走势更为主动。表明黑棋可以在白棋的环境中活的更久。对棋牌游戏来说活得比对方更久和取得胜利这两种表述显然是一样的。

 

计算过程，(1,0)位和(0,1)位的分类准确率P10和P01是放射剩余，迭代次数N是时间，T是半衰期

如果白棋是(1,0)位那就是要找到P01最大的解，因为P01越接近1，半衰期T越大。