self.Conn_layers = nn.Sequential( nn.Linear(784, 100), nn.Sigmoid(), nn.Linear(100, 10), nn.Sigmoid()什么意思

这段代码定义了一个包含两个线性层和两个Sigmoid激活函数的神经网络。第一个线性层有784个输入特征和100个输出特征，第二个线性层有100个输入特征和10个输出特征。Sigmoid激活函数将线性层的输出值映射到0到1之间的概率分布，用于输出分类结果。该神经网络用于处理784维的输入数据并输出10个类别的概率分布。

相关问题

self.Conn_layers = nn.Sequential( nn.Linear(784, 100), nn.Sigmoid(), nn.Linear(100, 10), nn.Sigmoid() )

这段代码定义了一个包含两个线性层和两个Sigmoid激活函数的神经网络模型。输入层的大小是784，输出层的大小是10。其中第一个线性层的输入大小是784，输出大小是100，第二个线性层的输入大小是100，输出大小是10。Sigmoid激活函数可以将线性层的输出映射到0到1之间的范围，使得输出更加平滑。该神经网络的作用是将输入的大小为784的图像数据映射到10个类别的概率分布上，用于图像分类任务。