人工智能 - 如何从一组方程创建神经网络？ - 吾爱随笔录

假设我有这些方程式：

x_{1} = x_{2} + 2 y_{1} + b

$x_1 = x_2 + 2y_1 + b$

x_{2} = y_{2} + c

$x_2 = y_2 + c$

y_{1} = z + a

$y_1 = z + a$

y_{2} = y_{3} + d

$y_2 = y_3 + d$

z = z_{1} + e

$z = z_1 + e$

$x_1$ 依赖于取决于 $x_2$ （依赖于取决于 $y_2$ （依赖于取决于 $y_3$ ））和 $y_1$ （依赖于取决于 $z$ （依赖于取决于 $z_1$ ））。

$x_1$ 是我的最终方程和 $y_3$ 和 $z_1$ 是我的初始变量。

我如何在神经网络中表示它们？我的最终目标是从 $x_1$ , 看看金额的变化 $n$ 在 $x_1$ 由哪一个导致 $y_3$ 或者 $z_1$ .

所有这些变量都是现实世界中的物品价格。

我的输入是 $z_1$ 和 $y_3$ 我的输出是 $x_1. z_1$ 和 $y_3$ 是价格和最终产出 $x_1$ 也是一个代价。

class Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.a = nn.Parameter(torch.randn(1)) self.b = nn.Parameter(torch.randn(1)) self.c = nn.Parameter(torch.randn(1)) self.d = nn.Parameter(torch.randn(1)) self.e = nn.Parameter(torch.randn(1)) def forward(self, z1, y3): z = z1 + self.e y2 = y3 + self.d y1 = z + self.a x2 = y2 + self.c x1 = x2 + 2 * y1 + self.b return x1