神经网络多分类预测模型

神经网络可以用于多分类预测模型。在神经网络中，通过调整连接的权重，可以预测输入观测值的正确类标号。神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以有多个。每一层都由多个神经元组成，层与层之间的神经元相互连接，而层内的神经元不连接。隐藏层比较多的神经网络被称为深度神经网络(DNN)，它具有更强的表达能力。DNN的优点是可以拟合任何函数，非线性拟合能力强，而且深而窄的网络更节约资源。然而，DNN的训练相对困难，需要大量的数据和技巧才能训练好一个深层网络。因此，在使用神经网络进行多分类预测时，需要考虑数据量和训练的复杂性。
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- *1* [用于预测的神经网络模型,有哪些神经网络模型](https://blog.csdn.net/Supermen333/article/details/127459619)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [神经网络多分类预测模型,人工神经网络分类预测](https://blog.csdn.net/wenangou/article/details/127404325)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [分类预测 | MATLAB实现DNN全连接神经网络多特征分类预测](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127626816)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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