深度学习相关性分析常用方法

深度学习相关性分析常用方法包括以下几种：

1. 神经网络模型：使用深度神经网络模型来学习输入特征之间的相关性。常见的模型包括多层感知机 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 等。

2. 自编码器：自编码器是一种无监督学习方法，可以用于学习输入数据的低维表示。通过训练自编码器，可以获得输入数据中的相关特征。

3. 主成分分析 (PCA)：PCA 是一种常用的降维方法，可以将高维数据转换为低维表示。通过计算数据的主成分，可以了解不同特征之间的相关性。

4. 相关系数分析：可以使用相关系数来衡量两个变量之间的线性相关程度。常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

5. t-SNE：t-SNE 是一种非线性降维方法，可以将高维数据映射到二维或三维空间中。通过观察数据在降维空间中的分布情况，可以了解不同特征之间的相似性。

6. 图神经网络 (GNN)：GNN 是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。通过学习节点之间的连接关系，GNN 可以捕捉到节点之间的相关性。

以上是常见的深度学习相关性分析方法，具体选择哪种方法应根据具体问题和数据特点来确定。