15、戈拉厄斯原子论的形而上学基础剖析

戈拉厄斯原子论的形而上学基础剖析

1. 笛卡尔实体/模式本体论的可能来源

笛卡尔在撰写《哲学原理》时,虽未深入钻研复杂的经院哲学模式理论,但在《第一哲学沉思集》中已将“模式”作为专业术语使用。由此推测,在完成《世界》到撰写《沉思集》期间,笛卡尔开始发展其实体/模式本体论。鉴于他在此期间缺乏钻研经院哲学微妙争论和“大部头著作”的动力,其实体/模式本体论更可能受非经院哲学来源的启发。考虑到地理位置接近和概念相似性,戈拉厄斯的模式理论是最有可能的候选者。

2. 戈拉厄斯对经院哲学实体与偶性区分的拒绝

与苏亚雷斯不同,戈拉厄斯明确拒绝经院哲学中实体与偶性的区分。他认为存在不能被划分为实体和偶性这两个种类,像光、热和冷等经院哲学归为偶性的性质,甚至都不能算作存在。戈拉厄斯主张应根据物理性质而非偶性来正确划分存在。他对亚里士多德偶性的拒绝源于其形而上学的一元论,即存在是统一的,实体总是单一的,而与单一相对的众多则与存在相对。那些能从实体中分离出来的偶性存在被视为“共存物”,因为它们不属于整体的本质属性。从这些“共存物”产生了诸如原因、结果、主体、工具、符号等相关属性,这些并非物体本身固有的属性,而是逻辑学的研究对象。

3. 戈拉厄斯的科学观与存在的科学划分

对于戈拉厄斯而言,只有本质实体才能成为科学的研究对象,任何并非物体本身固有的东西都不应在科学中加以探讨。因为科学的每一条准则都应是必要的公理,这使他否认了亚里士多德关于科学在于对原因的认识这一标准观点。他认为原因和结果只是逻辑概念,例如在上帝创造世界之前,上帝是存在的,但既不是原因也不是结果,将上帝称为原因只是“心灵为了解释上帝与其他事物的关系而进行的命名”。

戈拉厄斯认为存在一门不可分

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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