Promptの説明

この全結合ニューラルネットワークは、階層的な直列アーキテクチャを採用しており、入力層、3つの隠れ層、出力層という5つの主要な層で構成されています。全体構造は以下の通りです。 入力層 (3D) → 隠れ層1 (512D) → 隠れ層2 (512D) → 隠れ層3 (256D) → 出力層 (200D) 各層は明確な機能的役割を持ち、「特徴拡張 → 特徴深化 → 特徴洗練 → ターゲットマッピング」という完全な特徴処理パイプラインを形成します。 1. 入力層：前処理された3D正規化入力特徴量を受け取り、データ形式変換を完了し、後続の特徴マッピングのための基盤を提供します。 2. 隠れ層1（特徴拡張層）：3Dの低次元入力から512Dの高次元特徴空間へのマッピングを実装し、特徴空間を完全に拡張し、入力パラメータの潜在的な相関情報を抽出します。 3. 隠れ層2（特徴深化層）：512Dの高次元特徴空間を維持し、深いマッピングを通じて特徴の相互作用を強化し、応力シーケンスに関連するコア特徴をさらに抽出します。 4. 隠れ層3（特徴洗練層）：512Dの特徴量を256Dに削減し、冗長な特徴情報を排除し、コアとなる有効な特徴に焦点を当て、出力層に高品質な特徴入力を提供します。 5. 出力層：256Dのコア特徴を200Dにマッピングし、実際の応力シーケンスに対応する予測結果を出力し、回帰タスクのターゲット出力を完了します。 上記の記述に基づいて、この全結合ニューラルネットワークの模式図を描画してください。