Affinity Layer(仿射变换层), Full-connected Layer._Codefmeister的博客-程序员秘密

Affinity Layer 仿射变换层

Definition

Affinity layer，即Full-connected layer（仿射层或全连通层）是一层人工神经网络，其中所有包含的节点连接到后续层的所有节点。仿射层通常用于卷积神经网络和递归神经网络。受限玻尔兹曼机是仿射层或全连接层的一个例子。

对于每一个到仿射(全连接)层的连接，节点的输入是前一层输出的线性组合，带有附加的偏置。然后通过激活函数传递输入来计算节点的输出。数学上，这表示为:
$y = f (W x + b)$

$f$ 代表激活函数， $W, b$ 为可学习参数， $y$ 是输出， $x$ 是输入。

总结

Affinity Layer，就是 Full-connected Layer，就是仿射层，也是我们熟知的全连接层。

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43977640/article/details/115564973

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