能量函数的定义

本文深入解析能量聚类的概念,将事物间的相异性比作系统元素间的能量,阐述了如何通过能量函数的极小值求解最优聚类方案。讨论了最小二乘法在能量函数优化中的应用,以及能量最小化与方差减少的关系。

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将待聚类的事物看成一个系统,事物之间的相异程度看成系统元素间的能量,当能量达到一定程度时,事物就形成一个新的类,表示系统需要重新分类。聚类过程中要求每个事物属于一个类,每个簇中不存在能量大于阈值的系统,不同的簇中不存在能量小于阈值的的系统。

理解:

  1. 物理解释:大自然的规律,能量越小越稳定,因此自然的变化都是朝着能量小的方向进行的。
  2. 由于 1 的解释,所以我们有了一个求极小值的科学根据,为啥求它极小呢?因为能量呀……这样的说法可以说也比较严谨,但是对于初学者来说,应该是一头雾水,迷迷瞪瞪的了。这里不妨我就不严谨地下个结论,我们所求的能量函数以及能量最小其实就是一个逼近,逼得越近那么我们的方差也就越小,这里也就可以说我们用了最小二乘法。(最小二乘就是求两个点的差,然后平方,使一堆点到一堆对应点的总距离最小)
  3. 看完 2 估计你还是不太清楚,这么说吧,构建能量函数就是我们用方程的最小值来描述我们想要达到的实际效果,并且在得到最小值时我们所求得的参数就是我们想要得到的最优解。
    例如:我们想让一个点移到图像边缘上,那么我们求图像每个点对应的梯度,当我们的初始点经过迭代 (X+\Delta X, y + \Delta y)以后,落到了边缘点上,那么我们的梯度达到最大,此时我们就把点移到了图像边缘上。你可能会问了,我们是要找能量最小,又不是能量最大,好吧,你在梯度前面加个负号吧,这样是不是就是最小了。
  4. 其实形式是千变万化的,比如我们在做正则化时,其实加入的正则项就是这样,求真实值与预期值的最小二乘,当真实值与预期距离变小时,最小二乘的值也就随之变小了,这也就是说整个方程趋于能量减小的方向。

 

### 如何在 PyTorch 中实现能量函数 #### 能量函数的概念及其重要性 能量函数通常用于描述系统的状态稳定性,在机器学习领域特别是生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs),以及强化学习中的奖励塑形等方面有着广泛应用。能量函数可以被看作是一个衡量特定配置下系统稳定性的指标。 #### 使用 PyTorch 实现简单能量函数的例子 下面展示了一个简单的例子,说明如何定义并优化一个基于能量最小化原则的目标函数: 假设有一个二维空间内的粒子分布问题,目标是最小化这些粒子之间的总势能。这里采用平方距离作为两两之间相互作用的能量项。 ```python import torch from torch import nn, optim class EnergyFunction(nn.Module): def __init__(self): super(EnergyFunction, self).__init__() def forward(self, positions): """ 计算所有粒子间的成对能量. 参数: positions (Tensor): 形状为[N, D]的位置张量, N表示粒子数量,D为空间维度 返回: Tensor: 总能量值 """ n = positions.size(0) dist_matrix = torch.cdist(positions.unsqueeze(0), positions.unsqueeze(0)).squeeze() energy = ((1 / (dist_matrix + 1e-8)) ** 2).sum() - n # 防止除零错误,并减去自身的贡献 return energy # 创建模型实例 model = EnergyFunction() # 设定初始位置(随机初始化) positions = torch.randn((5, 2), requires_grad=True) optimizer = optim.Adam([positions], lr=0.01) for epoch in range(1000): optimizer.zero_grad() loss = model(positions) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 99: print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}') print("Final Positions:\n", positions.detach().numpy()) ``` 此代码片段展示了如何构建一个简单的能量函数类 `EnergyFunction` 并对其进行训练以找到使该能量最低的状态。注意这里的 `forward()` 方法实现了具体的能量计算逻辑[^1]。
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