Prompt-Beschreibung

Dieses vollständig verbundene neuronale Netzwerk verwendet eine hierarchische serielle Architektur, bestehend aus fünf Kernschichten: einer Eingabeschicht, drei verborgenen Schichten und einer Ausgabeschicht. Die Gesamtstruktur ist wie folgt: Eingabeschicht (3D) → Verborgene Schicht 1 (512D) → Verborgene Schicht 2 (512D) → Verborgene Schicht 3 (256D) → Ausgabeschicht (200D) Jede Schicht hat eine klare funktionale Rolle und bildet eine vollständige Feature-Verarbeitungspipeline von "Feature-Erweiterung → Feature-Vertiefung → Feature-Verfeinerung → Ziel-Mapping": 1. Eingabeschicht: Empfängt vorverarbeitete 3D-normalisierte Eingabe-Features, führt die Datenformatkonvertierung durch und bietet eine Grundlage für die nachfolgende Feature-Abbildung. 2. Verborgene Schicht 1 (Feature-Erweiterungsschicht): Implementiert die Abbildung von einer 3D-niedrigdimensionalen Eingabe auf einen 512D-hochdimensionalen Feature-Raum, erweitert den Feature-Raum vollständig und extrahiert die potenziellen Korrelationsinformationen der Eingabeparameter. 3. Verborgene Schicht 2 (Feature-Vertiefungsschicht): Behält den 512D-hochdimensionalen Feature-Raum bei, verstärkt die Feature-Interaktion durch tiefes Mapping und extrahiert weiterhin Kern-Features, die sich auf die Spannungssequenz beziehen. 4. Verborgene Schicht 3 (Feature-Verfeinerungsschicht): Reduziert die 512D-Features auf 256D, eliminiert redundante Feature-Informationen, konzentriert sich auf effektive Kern-Features und liefert qualitativ hochwertige Feature-Eingaben für die Ausgabeschicht. 5. Ausgabeschicht: Bildet die 256D-Kern-Features auf 200D ab, gibt die Vorhersageergebnisse aus, die der realen Spannungssequenz entsprechen, und schließt die Zielausgabe der Regressionsaufgabe ab. Ein schematisches Diagramm des verbundenen neuronalen Netzwerks wird basierend auf der obigen Beschreibung gezeichnet.