fullyconnect

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对所有加权输入数据求和，并应用偏差

函数库: TyDeepLearning

语法

Y = fullyconnect(X, Weights, Bias)

说明

Y = fullyconnect(X, Weights, Bias)使用权重指定的权重计算 X 中空间、通道和未指定数据的加权和，并添加偏差。示例

公式如下：

其中， 是输入数据 ，activation 是激活函数，kernel 是一个权重矩阵，其数据类型与 相同，bias 是一个偏置向量，其数据类型与 相同 。

示例

执行全连接操作

执行一次全连接操作，将其应用到随机产生的数组，输出操作后的数组维度。

using TyDeepLearning
set_backend(:mindspore)
in_channel = 3
out_channel = 2
X = rand(Float32, (10, in_channel))

weights = rand(Float32, (out_channel, in_channel))
bias = rand(Float32, out_channel)
Y = fullyconnect(X, weights, bias)
print(size(Y))

(10, 2)

输入参数

X-输入数据

数组

输入的数据。shape 为 数组。

数据类型： Float16 | Float32 | Float64 | Int64

Bias-偏置参数

数组

偏差常量，指定数字数组。

偏差的每个元素都是应用于相应特征输出的偏差。数据类型与输入数据 X 相同。shape 为 的数组。

数据类型： Float16 | Float32 | Float64 | Int64

Weights-权重参数

数组

权重，指定为数字数组。数据类型与输入数据X相同。shape 为 的数组。

数据类型： Float16 | Float32 | Float64 | Int64

输出参数

Y-加权输出

数组

加权输出要素，以数组形式返回。输出 Y 与输入 X 具有相同的数据类型。 。

数据类型： Float16 | Float32 | Float64 | Int64

另请参阅

fullyConnectedLayer