提示词描述

这个全连接神经网络采用分层串行架构，包含五个核心层：输入层、三个隐藏层和输出层。整体结构如下： 输入层 (3D) → 隐藏层 1 (512D) → 隐藏层 2 (512D) → 隐藏层 3 (256D) → 输出层 (200D) 每一层都有明确的功能角色，形成一个完整的“特征扩展 → 特征深化 → 特征精炼 → 目标映射”的特征处理流程： 1. 输入层：接收预处理后的3D归一化输入特征，完成数据格式转换，为后续的特征映射提供基础。 2. 隐藏层 1（特征扩展层）：实现从3D低维输入到512D高维特征空间的映射，充分扩展特征空间，挖掘输入参数的潜在相关信息。 3. 隐藏层 2（特征深化层）：保持512D高维特征空间，通过深度映射加强特征交互，进一步提取与应力序列相关的核心特征。 4. 隐藏层 3（特征精炼层）：将512D特征降维到256D，消除冗余特征信息，聚焦核心有效特征，为输出层提供高质量的特征输入。 5. 输出层：将256D核心特征映射到200D，输出对应于真实应力序列的预测结果，完成回归任务的目标输出。 根据以上描述绘制该全连接神经网络的示意图。