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第18章 分布阶流（第4页）

3.re露（rectified

linear

unit，修正线性单元）是一种常用的激活函数，具有以下特点：

表达式：f（x）=max（0，x），也就是当xgeq0时，f（x）=x；当x＜0时，f（x）=0。

优势：

-

计算效率高：计算过程简单，相较于如sigid函数等涉及复杂指数运算的激活函数，re露只需简单的比较和线性运算，能加快神经网络的训练和运算速度。

-

一定程度缓解梯度消失：在正区间其导数为1，这使得在反向传播时不会出现像sigid函数那样随着网络加深梯度趋近于0的情况，有助于深层网络的有效训练。

-

稀疏性：它会使得部分神经元输出为0，让网络具有一定的稀疏性，可减少参数间的相互依存关系，提升模型的泛化能力。

缺点：

-

神经元死亡问题：如果在训练过程中，某个神经元的输入始终是负数，那它对应的re露单元的输出就一直为0，后续其权重就没办法再更新了，这个神经元就相当于“死亡”了，可能影响网络性能。

re露激活函数在深度学习的诸多领域，像卷积神经网络（cnn）用于图像识别等任务中被广泛应用。

....

分布阶信息组合举例：x，逆时针向外盘旋对数螺线，径向角度90，b参数为12，一周外弧弧长与一周内弧弧长比值为e^（-π4），a为1。

大脑存在着不同的功能区：形象思维、空间感知、图像识别、语言、逻辑分析、数学运算等作用。

分解螺线一般用于图像分解，声音分解，价值分解，词汇分解，记忆分解等特异性的信息的分解。在人工智能中这些都是卷积神经网络干的话。分解螺线是顺时针螺线与逆时针螺线是同时产生。

组合螺线的顺时针螺线与逆时针螺线是同时产生，组合途中个别难共溶信息体会产生信息体分解螺线，他们经过平移，旋转，折叠，镜相对称处理后，是能完美重合叠加的。在逻辑上信息内容和信息情愫底层运动结构（含有相同时间戳及同一个绪控流进度结构）一一对应的且完全映射的关系，只不过两者作用及功能不同。

真实运行时不是二维的对数螺线，是旋绕z轴三维对数螺旋体。

记录原话

【时间尺度】分布阶时间长度.一代：0.5至1秒、

二代：20-40秒左右、三代

：一两天左右、四代：二十天至一个月、五代：半年多至一年、六代

：五至十年、七代：五十至九十年（推测）、？代：？.这个有规律可遵丛，有可具体化的理论倍增数字，前边说的只是生活中大概历程时间.有些人死亡前会给七代及六代等划终代符，就是回现儿时形成此阶一代及二代的状态.

上述内容是基于生活中的大概感受。这一分布阶理论以常数

k

作为倍增因子。鉴于分布阶属于近原运动的范畴，采用平面黄金螺旋模型来进行表达：呈现为在黄金螺线时，其

360度的外弧弧长与360度的内弧弧长的比值在

24

至

28

之间，参数，a

=

+1或-1，b为+1或-1，径向角度多少度递减，这样能确保所有近原点与原点在x轴正半轴。

此段按k为24计算【时间尺度】从感觉上分布阶段时间长度如下：如果0.5hz的脑电波，那一代周期为2秒，二代约为48秒，三代约为19.2分左右，四代约为7.68小时，一般一天内能完成，若分布阶被睡觉被关闭，次日会继续流动。五代约为12-13天（睡觉会关闭流），六代约为大约290天（睡觉会关闭流），七代大约19年（存在存疑）。猜测有些人在临终前会回顾儿时形成的一代及二代的状态时的上载事件。

分布阶中在信念后映点自发显现时，三至六代阶段流体正在重复出现，睡着后分布阶脑电信号会暂停，醒后会恢复。分布阶的信息感知建立在能够感知潜意识流信息并会分析其映点显现及信息体关联的基础上。个人认为，十岁左右时，一代脑电波振幅最为强烈！

猜测一下能干扰到意识系统噪音来源：一，精分中的潜意识在白天醒觉时也能通过梦境编辑（极限组合）创作出如梦如幻的声音图像及各种念头等，如幻听幻视幻感；二，神经元间的错误联系及信息体之间同时且同频无关的胡乱关联；三，分子级的布朗运动，以及钾、钠、氯离子及神经递质的风暴。猜测这种会只会导致七代的信息流因受到信噪的淹没而逐渐难以感知。我认为根本没有七代。

在8至12岁人格建立时，信念（即完全相信的信息条段）会在潜记忆中以分布阶段为生长模式。实际上，35岁之前都存在这种模式。若以普通信息（非信念的）为一代，则与显知信息关联交互信号没有那么强烈。再加上分布阶一代低于0.6hz，若不仔细注意，不被注意并放大，就很难再感知到二代的信息流。但是，三四五代的信息流总是能够被感知到，因为它们的频率在可感知的范围内。

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