DNN神经网络多输入多输出数据样本集比较有名的有哪些

1. ImageNet：ImageNet是一个大规模的图像识别数据集，包含超过1400万张图像和超过20000个类别标签。

2. COCO：COCO是一个用于目标检测、分割和图像标注任务的数据集，包含超过33万张图像和超过80万个实例。

3. Pascal VOC：Pascal VOC是一个广泛使用的图像识别数据集，包含超过1.3万张图像和20个类别标签。

4. CIFAR：CIFAR是一个用于图像分类任务的数据集，包含超过6万张32x32像素的彩色图像和10个类别标签。

5. MNIST：MNIST是一个用于手写数字识别的数据集，包含超过7万张28x28像素的灰度图像和10个类别标签。

6. IMDB：IMDB是一个用于情感分析任务的数据集，包含超过5万个电影评论和二元标签（正面或负面）。

7. Yelp：Yelp是一个用于情感分析任务的数据集，包含超过5万个餐厅评论和二元标签（正面或负面）。

8. WikiQA：WikiQA是一个用于问答任务的数据集，包含超过3万个问题和答案对。

9. SQuAD：SQuAD是一个用于阅读理解任务的数据集，包含超过10万个问题和答案对。

10. MS COCO Captions：MS COCO Captions是一个用于图像描述任务的数据集，包含超过32万张图像和超过50万个描述。

相关问题

MATLAB实现DNN神经网络多输入多输出预测

以下是一个基于MATLAB的DNN神经网络多输入多输出预测的示例代码。该代码使用了一个3层的神经网络，其中输入层有3个神经元，隐层有10个神经元，输出层有2个神经元。该神经网络用于预测一个有3个输入和2个输出的数据集。

% 加载数据集
load data.mat

% 定义神经网络架构
net = feedforwardnet([10]);
net.divideParam.trainRatio = 0.7;
net.divideParam.valRatio = 0.15;
net.divideParam.testRatio = 0.15;

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,X',Y');

% 预测新数据
Y_pred = net(X_test');

% 计算预测误差
mse = mean((Y_test' - Y_pred).^2);

其中，`data.mat`是一个MATLAB格式的数据集文件，包含了训练集数据`X`和`Y`，以及测试集数据`X_test`和`Y_test`。`feedforwardnet`函数用于创建一个前馈神经网络，其中`[10]`表示隐层有10个神经元。`train`函数用于训练神经网络，`X'`和`Y'`表示数据集中的输入和输出数据，`tr`包含了训练结果。`net`可以用于预测新数据，`X_test'`表示新数据的输入，`Y_pred`表示预测的输出。最后，计算预测误差的代码使用了均方误差（MSE）来度量预测的准确度。

dnn神经网络pima数据集数据预处理

1]不一样。这是因为我们的遍历算法是从节点7开始遍历的，而不是题目中要求的从左下角节点开始遍历。从左下角节点开始遍历时，应该按照如Pima Indians Diabetes 数据集是一个经典的用于二分类问题的数据集，其中包含了 8 个特下顺序遍历节点：7 -> 4 -> 8 -> 6 -> 5 -> 3 -> 2 -> 1征和 1 个二元分类标签。这里给出使用深度神经网络进行分类任务的数据预处理，即为题目中所给出的结果。