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每层节点数可变的分层图

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每层节点数可变的分层图

我创建了一些 TikZ 代码来生成下面的图表（略有简化）。这是我第一次真正尝试 TikZ，到现在为止我花了大约 8 个小时才走到这一步。但我并不吝惜时间，花在学习上的时间是值得的。

它大致基于这是神经网络（多层感知器）的示例。

我希望每一层都有不同（可变）数量的节点，并且希望保持连接。

我目前的想法是拥有一个列表列表，然后{{1..3},{1..5},{1..7},{1..4},{1..3}} 我想我可以使用嵌套索引for-each。但这有两个问题：我会丢失我的层号，我可以通过使用来解决这个问题count。其次，更重要的是，我没有看到一个很好的方法来知道下一层有多大（以建立连接）。

神经网络

 \documentclass{article}
\usepackage{mathptmx}
\usepackage{tikz}
\usetikzlibrary{arrows}
\usetikzlibrary{calc}
\begin{document}


\def\layersep{3.5cm}
\def\topnum{5}
%\font\nullfont=cmr10
\begin{tikzpicture}[shorten >=1pt,->,draw=black!50, node distance=\layersep]
    \tikzstyle{neuron}=[circle,draw,fill=white!25,minimum size=25pt,inner sep=0pt]
    \tikzstyle{bias neuron}=[neuron,dashed]


    \foreach \y in {2,...,4}        
        \foreach \x in {1,...,5}
            \path   node[neuron] (L_\y_\x) at (\x cm,\y*\layersep) {$\sigma(\cdot)$};


% 
    \foreach  \x in {1,...,5}
            \path  node[neuron] (L_1_\x) at (\x cm,1*\layersep) {$x_\x$};

    \foreach  \x in {1,...,5}
            \path  node[neuron] (L_5_\x) at (\x cm,5*\layersep) {$s_{m}(\cdot)$};


    %Add Biases
    \foreach \y in {1,...,4}
    {
        \path node[bias neuron] (B_\y) at (6 cm, 0.55*\layersep+\y*\layersep) {1};
        \pgfmathtruncatemacro\nextlayer{\y+1}
        \foreach \dest in {1,...,5}
            \path (B_\y) edge[dashed] (L_\nextlayer_\dest.south);
    }


    % Connect every node in the input layer with every node in the
    % hidden layer.
    \foreach \layer in {1,...,4}
        \pgfmathtruncatemacro\nextlayer{\layer+1}
        \foreach \source in {1,...,5}
            \foreach \dest in {1,...,5}
                \path (L_\layer_\source) edge (L_\nextlayer_\dest);


\end{tikzpicture}
\end{document}

答案1

这是我在试用 PGF/TikZ 3 中的新图形语法后得出的结论。我不确定这是否是您想要的。

\documentclass[12pt]{article}
\usepackage{tikz}
\usetikzlibrary{graphs,graphs.standard,graphdrawing,arrows}
\usegdlibrary{layered}
\begin{document}
\newcommand\sm{$s_{m}(\cdot)$}
\newcommand\sig{$\sigma(\cdot)$}

\begin{tikzpicture}
\tikzset{>=latex',
    neuron/.style={circle,draw,fill=white!25,minimum size=25pt,inner sep=0pt},
    bias neuron/.style={neuron,dashed}
}
\graph [allow inside edges=false, edges behind nodes] {
    // [
        layered layout, grow=up,        sibling sep=1em, level distance=6em,
        typeset=\sig,   nodes={neuron}
    ] { %tail anchor=north, head anchor=south]
    subgraph I_n [name=x, n=3, typeset=$x_\tikzgraphnodetext$] ->[complete bipartite]
    subgraph I_n [name=B, n=5] ->[complete bipartite]
    subgraph I_n [name=C, n=7] ->[complete bipartite]
    subgraph I_n [name=D, n=4] ->[complete bipartite]
    subgraph I_n [name=E, n=3, typeset=\sm]
    },
    {[typeset=1, nodes={bias neuron}, edges={dashed}]
    Bone [x=8em,y=18em]  -> subgraph I_n [name=B, n=5],
    Cone [x=8em,y=26.5em]-> subgraph I_n [name=C, n=7],
    Done [x=8em,y=36em]  -> subgraph I_n [name=D, n=4],
    Eone [x=8em,y=43.5em]-> subgraph I_n [name=E, n=3]
    }
};
\end{tikzpicture}
\end{document}

显然，这可以通过多种方式改进（X​节点按相反顺序重复我​节点组、偏置神经元节点的手动放置、与神经元节点重叠的虚线）。

免责声明：我昨天升级了 PGF/TikZ 3，最近才开始了解它的新功能。不过，我确实想展示如何利用新的图形语法来避免编写 for 循环和计算节点位置。

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