回归预测 | MATLAB实现DNN全连接神经网络多输入单输出

回归预测 | MATLAB实现DNN全连接神经网络多输入单输出

目录

    • 回归预测 | MATLAB实现DNN全连接神经网络多输入单输出
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 模型结构
      • 程序设计
      • 学习总结
      • 参考资料

预测效果

回归预测 | MATLAB实现DNN全连接神经网络多输入单输出_第1张图片
回归预测 | MATLAB实现DNN全连接神经网络多输入单输出_第2张图片

基本介绍

DNN的结构不固定,一般神经网络包括输入层、隐藏层和输出层,一个DNN结构只有一个输入层,一个输出层,输入层和输出层之间的都是隐藏层。每一层神经网络有若干神经元(下图中蓝色圆圈),层与层之间神经元相互连接,层内神经元互不连接,而且下一层神经元连接上一层所有的神经元。
隐藏层比较多(>2)的神经网络叫做深度神经网络(DNN的网络层数不包括输入层),深度神经网络的表达力比浅层网络更强,一个仅有一个隐含层的神经

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