Описание промпта

Эта полносвязная нейронная сеть использует иерархическую последовательную архитектуру, состоящую из пяти основных слоев: входного слоя, трех скрытых слоев и выходного слоя. Общая структура следующая: Входной слой (3D) → Скрытый слой 1 (512D) → Скрытый слой 2 (512D) → Скрытый слой 3 (256D) → Выходной слой (200D) Каждый слой имеет четкую функциональную роль, формируя полный конвейер обработки признаков "расширение признаков → углубление признаков → уточнение признаков → отображение цели": 1. Входной слой: Получает предварительно обработанные 3D нормализованные входные признаки, выполняет преобразование формата данных и обеспечивает основу для последующего отображения признаков. 2. Скрытый слой 1 (Слой расширения признаков): Реализует отображение из 3D низкоразмерного входа в 512D высокоразмерное пространство признаков, полностью расширяя пространство признаков и извлекая потенциальную корреляционную информацию входных параметров. 3. Скрытый слой 2 (Слой углубления признаков): Поддерживает 512D высокоразмерное пространство признаков, усиливает взаимодействие признаков посредством глубокого отображения и дополнительно извлекает основные признаки, связанные с последовательностью напряжений. 4. Скрытый слой 3 (Слой уточнения признаков): Уменьшает 512D признаки до 256D, устраняет избыточную информацию о признаках, фокусируется на основных эффективных признаках и обеспечивает высококачественный ввод признаков для выходного слоя. 5. Выходной слой: Отображает 256D основные признаки в 200D, выводит результаты прогнозирования, соответствующие реальной последовательности напряжений, и завершает целевой вывод задачи регрессии. На основе вышеописанного нарисовать схематическую диаграмму связанной нейронной сети.