惰性神经网络的pytorch代码样例

以下是一个简单的惰性神经网络的PyTorch代码样例：

import torch
import torch.nn as nn

class LazyNN(nn.Module):
    def __init__(self, n_features, n_hidden, sparse_ratio=0.5):
        super(LazyNN, self).__init__()
        self.n_features = n_features
        self.n_hidden = n_hidden
        self.sparse_ratio = sparse_ratio
        
        # 定义输入层到隐藏层的线性变换
        self.W = nn.Parameter(torch.randn(n_features, n_hidden) * np.sqrt(1.0 / n_features))
        
        # 定义隐藏层的偏置
        self.b = nn.Parameter(torch.zeros(n_hidden))
        
        # 定义输入层的稀疏编码矩阵
        self.S = nn.Parameter(torch.zeros(n_features, n_hidden))
        for i in range(n_features):
            idx = torch.randperm(n_hidden)[:int(sparse_ratio * n_hidden)]
            self.S[i, idx] = 1
        
    def forward(self, X):
        # 输入层到隐藏层的线性变换
        h = torch.matmul(X, self.W) + self.b
        
        # 隐藏层的稀疏编码
        z = torch.matmul(h, self.S)
        
        # 隐藏层到输出层的线性变换（假设是一个二分类问题）
        y = torch.matmul(z, torch.tensor([[1.0], [-1.0]]))
        
        return y

这个样例代码实现了一个惰性神经网络的PyTorch版本，其中输入层有`n_features`个特征，隐藏层有`n_hidden`个神经元，稀疏比率为`sparse_ratio`。在前向传播过程中，首先进行输入层到隐藏层的线性变换，然后通过稀疏编码矩阵对隐藏层进行稀疏编码，最后进行隐藏层到输出层的线性变换，输出一个二分类问题的预测结果。注意，为了能够使用PyTorch的自动求导功能，需要将所有参数定义为`nn.Parameter`类型。