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1: ニューラルネットワーク (オペレーター)

演算子: 通常、ニューラル ネットワーク層で使用される基本的な数学演算を指します。

1> 線形層 (完全接続層)

全結合層とも呼ばれ、最も一般的な層タイプです。入力ベクトルと重み行列を乗算し、バイアス ベクトルを加算して出力ベクトルを取得します。線形層はニューラル ネットワークの基本層であり、その主な機能は高次元の入力を低次元の出力にマッピングすることです。

線形レイヤーのサンプルコード

import torch
import torch.nn as nn
 
# 定义输入向量的维度
input_size = 10
 
# 定义线性层的输出维度
output_size = 5
 
# 创建线性层
fc_layer = nn.Linear(input_size, output_size)
 
# 创建输入向量
input_vector = torch.randn(1, input_size)  # 假设输入向量的形状为(1, input_size)
 
# 进行前向传播计算
output_vector = fc_layer(input_vector)
 
# 打印输出向量
print(output_vector)
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まず、torch モジュールと torch.nn モジュールがインポートされます。次に、入力ベクトルの次元 input_size と線形層の出力次元 input_size を定義します。

次に、nn.Linear クラスを使用して、fc_layer という名前の線形レイヤー オブジェクトを作成しました。このクラスの最初のパラメータは入力次元、2 番目のパラメータは出力次元です。

次に、ランダムな入力ベクトル input_vector を作成し、それを順伝播計算のために線形層に渡します。最後に、出力ベクトルを出力します。