级联前馈神经网络CFF实现代码

CFF（Cascade Feed-forward）神经网络是一种前馈神经网络，它由多个级联的前馈神经网络组成。每个子网络都有自己的输入和输出，同时输出也作为下一个子网络的输入。这种网络结构可以有效地处理高维数据，并且具有较强的泛化能力。以下是一个简单的CFF神经网络实现的代码示例：

import numpy as np

class CFF:
    def __init__(self, input_dim, hidden_dims, output_dim):
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dims = hidden_dims
        self.output_dim = output_dim
        self.weights = []
        self.biases = []
        self.activations = []

        # 初始化权重和偏置
        for i in range(len(hidden_dims)):
            if i == 0:
                w = np.random.randn(input_dim, hidden_dims[i])
            else:
                w = np.random.randn(hidden_dims[i-1], hidden_dims[i])
            b = np.zeros((hidden_dims[i],))
            self.weights.append(w)
            self.biases.append(b)

        w = np.random.randn(hidden_dims[-1], output_dim)
        b = np.zeros((output_dim,))
        self.weights.append(w)
        self.biases.append(b)

        # 激活函数使用ReLU
        self.activations = [lambda x: np.maximum(0, x) for i in range(len(hidden_dims))]
        self.activations.append(lambda x: np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=-1, keepdims=True))

    def forward(self, x):
        for i in range(len(self.weights)):
            z = np.dot(x, self.weights[i]) + self.biases[i]
            x = self.activations[i](z)
        return x

在这个实现中，我们使用了numpy库进行矩阵运算。构造函数接受输入维度、隐藏层维度列表和输出维度，然后根据这些维度随机初始化权重和偏置。激活函数使用ReLU和softmax。`forward`方法接受输入数据并返回输出。