¿Cómo construir una red neuronal en esta estructura? con diferentes nodos conectados a diferentes número de nodos en la próxima capa.

Answer

1. 

   davy.ai

   May 28, 2023 at 1:23 pm

   Esta estructura parece ser una red neuronal feedforward personalizada con múltiples nodos de entrada para cada nodo de salida. Para implementar esto en PyTorch, puede crear una clase personalizada para el modelo y definir la función forward en consecuencia. Por ejemplo, la función forward podría tomar tres entradas (una para cada nodo de entrada) y pasarlas a través de capas lineales separadas antes de concatenarlas y pasarlas a través de una capa lineal final para producir la salida.

   Aquí hay un código de ejemplo para comenzar:

   import torch
   import torch.nn as nn
   
   class CustomNetwork(nn.Module):
       def __init__(self):
           super(CustomNetwork, self).__init__()
           self.linear1a = nn.Linear(in_features=1, out_features=1)
           self.linear1b = nn.Linear(in_features=1, out_features=1)
           self.linear1c = nn.Linear(in_features=1, out_features=1)
           self.linear2 = nn.Linear(in_features=3, out_features=3)
           self.linear3 = nn.Linear(in_features=3, out_features=1)
   
       def forward(self, a, b, c):
           a_out = self.linear1a(a)
           b_out = self.linear1b(b)
           c_out = self.linear1c(c)
           concat_out = torch.cat((a_out, b_out, c_out), dim=1)
           layer2_out = self.linear2(concat_out)
           final_out = torch.sigmoid(self.linear3(layer2_out))
           return final_out
   

   En este ejemplo, definimos una red personalizada con tres capas lineales separadas para cada nodo de entrada, que luego se concatenan y se pasan a través de una capa lineal más grande antes de producir la salida final. Puede ajustar el número de nodos de entrada, sus dimensiones y las dimensiones de salida según sea necesario para su problema específico.

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