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1: Rede neural (operadora)

Operador: geralmente se refere às operações matemáticas básicas utilizadas na camada de rede neural;

1> Camada linear (camada totalmente conectada)

Também chamada de camada totalmente conectada, é o tipo de camada mais comum. Ele multiplica o vetor de entrada pela matriz de pesos e depois adiciona o vetor de polarização para obter o vetor de saída. A camada linear é a camada básica da rede neural e sua principal função é mapear entradas de alta dimensão para saídas de baixa dimensão;

Exemplo de código de camada linear

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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Primeiro, os módulos torch e torch.nn são importados. Em seguida, definimos a dimensão input_size do vetor de entrada e a dimensão de saída output_size da camada linear.

A seguir, criamos um objeto de camada linear denominado fc_layer usando a classe nn.Linear. O primeiro parâmetro desta classe é a dimensão de entrada e o segundo parâmetro é a dimensão de saída.

Em seguida, criamos um vetor de entrada aleatório input_vector e o passamos para a camada linear para cálculos de propagação direta.Finalmente, imprimimos o vetor de saída