確かに、私はそれであなたを助けることができます！特定の要件に従って変更できるサンプルコードは次のとおりです。

`` c ++
#include "hls_math.h"
#include "hls_stream.h"
#include "ap_fixed.h"

#define num_elements 1024

typedef ap_fixed <32,10> data_t;

void linear_layer（hls :: stream <data_t>＆in_stream、data_t weights [num_elements]、data_t bias [num_elements]、hls :: stream <data_t>＆out_stream）{
    data_t in_data;
    data_t out_data = 0;

    //入力ストリームの各要素の線形変換を実行します
    for（int i = 0; i <num_elements; i ++）{
        in_data = in_stream.read（）;
        out_data += in_data * weights [i];
    }

    //バイアスを追加し、アクティベーション関数を適用します
    out_data += bias [num_elements-1];//バイアスが追加されました
    out_data = hls :: tanh（out_data）;// Tanhアクティベーションが適用されました

    //結果を出力ストリームに書き込みます
    out_stream.write（out_data）;
}
`` `

このコードでは、 `linear_layer`関数は3つの入力パラメーターを取得します。

 -  `in_stream`：入力ベクトルのストリーミング入力
 - 「重み」：線形変換のための固定されたウェイト配列
 - 「バイアス」：線形変換のバイアス値の固定配列

この関数には、出力パラメーター `out_stream`もあります。これは、最終結果のストリーミング出力です。

この関数は、最初に入力ストリームから一度に1つの要素を読み取り、「Weights」アレイからの対応する重みを掛けます。これらの乗算の結果を蓄積し、「out_data」に保存します。すべての要素を処理した後、関数はバイアス値を「OUT_DATA」に追加し、TANHアクティベーション関数を最終結果に適用します。最後に、結果を出力ストリームに書き込みます。

これは単なるサンプルコードであり、特定の要件に基づいて変更する必要がある場合があることに注意してください。
Sure, I can help you with that! Here's a sample code that you can modify according to your specific requirements:

```c++
#include "hls_math.h"
#include "hls_stream.h"
#include "ap_fixed.h"

#define NUM_ELEMENTS 1024

typedef ap_fixed<32,10> data_t;

void linear_layer(hls::stream<data_t> &in_stream, data_t weights[NUM_ELEMENTS], data_t bias[NUM_ELEMENTS], hls::stream<data_t> &out_stream) {
    data_t in_data;
    data_t out_data = 0;

    // Perform the linear transformation for each element in the input stream
    for (int i = 0; i < NUM_ELEMENTS; i++) {
        in_data = in_stream.read();
        out_data += in_data * weights[i];
    }

    // Add bias and apply activation function
    out_data += bias[NUM_ELEMENTS-1]; // Bias added
    out_data = hls::tanh(out_data); // Tanh activation applied

    // Write the result to the output stream
    out_stream.write(out_data);
}
```

In this code, the `linear_layer` function takes three input parameters:

- `in_stream`: A streaming input for the input vector
- `weights`: A fixed array of weights for the linear transformation
- `bias`: A fixed array of bias values for the linear transformation

The function also has an output parameter `out_stream`, which is a streaming output for the final result.

The function first reads one element at a time from the input stream and multiplies it with the corresponding weight from the `weights` array. It accumulates the results of these multiplications and stores it in `out_data`. After processing all the elements, the function adds the bias value to `out_data` and applies a tanh activation function to the final result. Finally, it writes the result to the output stream.

Note that this is just a sample code, and you may need to modify it based on your specific requirements.