Descrizione del prompt

Questa rete neurale completamente connessa adotta un'architettura seriale gerarchica, comprendente cinque strati principali: uno strato di input, tre strati nascosti e uno strato di output. La struttura complessiva è la seguente: Strato di Input (3D) → Strato Nascosto 1 (512D) → Strato Nascosto 2 (512D) → Strato Nascosto 3 (256D) → Strato di Output (200D) Ogni strato ha un chiaro ruolo funzionale, formando una pipeline completa di elaborazione delle caratteristiche di "espansione delle caratteristiche → approfondimento delle caratteristiche → affinamento delle caratteristiche → mappatura target": 1. Strato di Input: Riceve le caratteristiche di input 3D normalizzate pre-elaborate, completa la conversione del formato dei dati e fornisce una base per la successiva mappatura delle caratteristiche. 2. Strato Nascosto 1 (Strato di Espansione delle Caratteristiche): Implementa la mappatura da un input 3D a bassa dimensione a uno spazio di caratteristiche 512D ad alta dimensione, espandendo completamente lo spazio delle caratteristiche ed estraendo le potenziali informazioni di correlazione dei parametri di input. 3. Strato Nascosto 2 (Strato di Approfondimento delle Caratteristiche): Mantiene lo spazio di caratteristiche 512D ad alta dimensione, rafforza l'interazione delle caratteristiche attraverso una mappatura profonda ed estrae ulteriormente le caratteristiche principali correlate alla sequenza di stress. 4. Strato Nascosto 3 (Strato di Affinamento delle Caratteristiche): Riduce le caratteristiche 512D a 256D, elimina le informazioni ridondanti delle caratteristiche, si concentra sulle caratteristiche efficaci principali e fornisce input di caratteristiche di alta qualità per lo strato di output. 5. Strato di Output: Mappa le caratteristiche principali 256D a 200D, restituisce i risultati della previsione corrispondenti alla sequenza di stress reale e completa l'output target dell'attività di regressione. Si disegni uno schema della rete neurale connessa basato sulla descrizione sopra.