级联前馈神经网络CFF回归模型代码

以下是一个示例的 CFF 回归模型代码，使用 PyTorch 实现：

import torch
import torch.nn as nn

class CFFRegressionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(CFFRegressionModel, self).__init__()
        
        # 定义 CFF 层
        self.cff = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        
        # 定义 MLP 层
        self.mlp = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size + hidden_size, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 1)
        )
    
    def forward(self, x):
        # 将输入分别传入 CFF 层和 MLP 层中
        cff_output = self.cff(x)
        mlp_input = torch.cat([x, cff_output], dim=1)
        mlp_output = self.mlp(mlp_input)
        
        return mlp_output

在这个模型中，我们首先定义了一个 CFF 层，它接受输入数据并将其映射到一个较低维度的空间中。然后我们定义了一个 MLP 层，它将输入数据和 CFF 层的输出连接起来，并生成最终的预测结果。

在模型的 forward 方法中，我们首先将输入数据传递给 CFF 层，然后将 CFF 层的输出与输入数据连接起来，最终将连接后的结果传递给 MLP 层进行预测。