Matlab 我们能用深度神经网络解决回归问题吗？
我想用ReLUs而不是典型的S型单位来训练DNN。 我已经成功地为分类问题（softmax层）实现了以下示例，但我正在尝试为回归实现此示例。我的数据集基于负荷预测。Matlab 我们能用深度神经网络解决回归问题吗？,matlab,machine-learning,deep-learning,regression,non-linear-regression,Matlab,Machine Learning,Deep Learning,Regression,Non Linear Regression,我想用ReLUs而不是典型的S型单位来训练DNN。 我已经成功地为分类问题（softmax层）实现了以下示例，但我正在尝试为回归实现此示例。我的数据集基于负荷预测。 是的，您可以使用深度学习进行回归，其主要区别在于输出层和成本函数。假设您有多个隐藏层，最后一层有一个激活函数f（x）=x，而不是softmax，其中x是最后一个隐藏层的加权和 例如，对于成本函数，您将使用公共均方误差，而不是公共交叉熵（通常与softmax一起使用）。看看我为执行回归而创建的这个神经网络（它是用python从头开始编
是的，您可以使用深度学习进行回归，其主要区别在于输出层和成本函数。假设您有多个隐藏层，最后一层有一个激活函数f（x）=x，而不是softmax，其中x是最后一个隐藏层的加权和
例如，对于成本函数，您将使用公共均方误差，而不是公共交叉熵（通常与softmax一起使用）。看看我为执行回归而创建的这个神经网络（它是用python从头开始编写的，但您可以将其作为一个想法在某些框架上实现）谢谢@Luis leal。同意。我需要替换softmax。但我可以替换它。我正在使用此脚本进行回归。我仍然无法解决我的问题。它保持原样