Descripción del prompt

Esta red neuronal totalmente conectada adopta una arquitectura serial jerárquica, que comprende cinco capas centrales: una capa de entrada, tres capas ocultas y una capa de salida. La estructura general es la siguiente: Capa de Entrada (3D) → Capa Oculta 1 (512D) → Capa Oculta 2 (512D) → Capa Oculta 3 (256D) → Capa de Salida (200D) Cada capa tiene un rol funcional claro, formando una canalización completa de procesamiento de características de "expansión de características → profundización de características → refinamiento de características → mapeo de objetivos": 1. Capa de Entrada: Recibe características de entrada 3D normalizadas preprocesadas, completa la conversión del formato de datos y proporciona una base para el mapeo de características posterior. 2. Capa Oculta 1 (Capa de Expansión de Características): Implementa el mapeo desde una entrada 3D de baja dimensión a un espacio de características 512D de alta dimensión, expandiendo completamente el espacio de características y extrayendo la información de correlación potencial de los parámetros de entrada. 3. Capa Oculta 2 (Capa de Profundización de Características): Mantiene el espacio de características 512D de alta dimensión, fortalece la interacción de características a través del mapeo profundo y extrae aún más las características centrales relacionadas con la secuencia de estrés. 4. Capa Oculta 3 (Capa de Refinamiento de Características): Reduce las características 512D a 256D, elimina la información de características redundante, se enfoca en las características efectivas centrales y proporciona una entrada de características de alta calidad para la capa de salida. 5. Capa de Salida: Mapea las características centrales 256D a 200D, emite los resultados de predicción correspondientes a la secuencia de estrés real y completa la salida objetivo de la tarea de regresión. Se dibuja un diagrama esquemático de la red neuronal conectada basado en la descripción anterior.