将输入数据作为其前向传播函数的参数。通过前向传播函数来生成输出。请注意，输出的形状可能与输入的形状不同。例如，我们上面模型中的第一个全连接的层接收一个20维的输入，但是返回一个维度为256的输出。计算其输出关于输入的梯度，可通过其反向传播函数进行访问。通常这是自动发生的。存储和访问前向传播计算所需的参数。根据需要初始化模型参数。# 用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层# 调用MLP的父类

实验要求是使用3位OP码，实现32位ALU的相关运算。

如果E1E2⋯EnE1​E2​⋯En​为实体集，那么联系集RRR是e1e2⋯en∣e1∈E1e2∈E2⋯en∈En{(e1​e2​⋯en​∣e1​∈E1​e2​∈E2​⋯en​∈En​的一个子集，其中e1e2⋯ene1​e2​⋯en​是一个联系实例联系集的属性在E-R图中通过未分割的矩形来表示。递归的联系集。

Def3.1Def\ 3.1Def3.1图灵机是一个7元组Q∑Γδq0qacceptqrejectQ∑Γδq0​qaccept​qreject​Q∑ΓQ∑Γ都是有穷集合，并且QQQ是状态集∑\sum∑是输入字母表，不包括特殊空白符号⊔\sqcup⊔Γ\GammaΓ是带子字母表，其中，⊔∈Γ⊳∈Γ∑⊆Γ⊔∈Γ⊳∈Γ∑⊆ΓδQ×Γ→Q×Γ×L。

一个好的模型需要对输入数据的扰动足够健壮，丢弃法就是在层之间加入噪音。也可以在数据中使用噪音，等价与。