全连接层的每一层由若干个神经元构成,每个神经元的输入和输出是「多对一」的关系。神经元会将每个输入加权求和实现「线性分割」,再经过激活函数进行「维度提升」。此处使用tanh作为激活函数。
在实际的神经元电路中,输入部分为加权求和,输出便是激活函数。
其中,每一层的权重参数(随机串)会被存放在投掷器,然后输入和权重相乘后再通过模电累加,
接下来,通过模电计算加法,而后转为数电信号,全加器则改装了2tick流水线加法器,堆叠神经元构成一个全连接层。
全连接层的每一层由若干个神经元构成,每个神经元的输入和输出是「多对一」的关系。神经元会将每个输入加权求和实现「线性分割」,再经过激活函数进行「维度提升」。此处使用tanh作为激活函数。
在实际的神经元电路中,输入部分为加权求和,输出便是激活函数。
其中,每一层的权重参数(随机串)会被存放在投掷器,然后输入和权重相乘后再通过模电累加,
接下来,通过模电计算加法,而后转为数电信号,全加器则改装了2tick流水线加法器,堆叠神经元构成一个全连接层。
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