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mindspore.nn.probability.bnn_layers.DenseReparam
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.. py:class:: mindspore.nn.probability.bnn_layers.DenseReparam(in_channels, out_channels, activation=None, has_bias=True, weight_prior_fn=NormalPrior, weight_posterior_fn=normal_post_fn, bias_prior_fn=NormalPrior, bias_posterior_fn=normal_post_fn)
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具有重构参数化的密集变分层。
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更多相关信息，请参阅论文 `自动编码变分贝叶斯 <https://arxiv.org/abs/1312.6114>`_。
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将密集连接层应用于输入。该层将操作实现为：
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.. math::
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\text{outputs} = \text{activation}(\text{inputs} * \text{weight} + \text{bias}),
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在本公式中 :math:`\text{activation}` 是作为激活参数传递的激活函数（如果传入，:math:`\text{activation}` 是与创建层的输入具有相同数据类型的权重矩阵，
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weight 是从权重的后验分布采样的权重矩阵，并且 bias 是与层创建的输入具有相同数据类型的偏置向量（仅当 has_bias 为 True 时）。偏差向量是从后验分布中采样的 bias。
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**参数：**
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- **in_channels** (int) – 输入通道的数量。
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- **out_channels** (int) – 输出通道的数量。
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- **activation** (str, Cell) – 应用于层输出的正则化函数。激活的类型可以是 str（例如'relu'）或 Cell（例如nn.ReLU()）。注意，如果激活的类型是 Cell，则必须事先实例化。默认值：None。
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- **has_bias** (bool) - 指定层是否使用偏置向量。默认值：false。
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- **weight_prior_fn** (Cell) - 权重的先验分布。它必须返回一个 mindspore 分布实例。默认值：NormalPrior。（创建标准正态分布的一个实例）。当前版本仅支持正态分布。
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- **weight_posterior_fn** (function) - 采样权重的后验分布。它必须是一个函数句柄，它返回一个 mindspore 分布实例。默认值：normal_post_fn。当前版本仅支持正态分布。
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- **bias_prior_fn** (Cell) - 偏置向量的先验分布。它必须返回一个 mindspore 分布实例。默认值：NormalPrior（创建标准正态分布的实例）。当前版本仅支持正态分布。
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- **bias_posterior_fn** (function) – 采样偏差向量的后验分布。它必须是一个函数句柄，它返回一个 mindspore 分布实例。默认值：normal_post_fn。当前版本仅支持正态分布。
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**输入：**
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- **input** (Tensor) - `input` 的 shape 是 :math:`(N, in\_channels)`。
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**输出：**
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- **output** (Tensor) - `output` 的 shape 是 :math:`(N, out\_channels)`。 |