什么深度神经网络可以做纯数据回归预测

在深度学习中，常用的可以用于纯数据回归预测的神经网络包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和深度玻尔兹曼机（DBN）等。

多层感知机（MLP）是一种前馈神经网络，可以用于回归和分类问题。MLP通常由多个全连接层组成，每个层之间的神经元都与相邻层的所有神经元相连。在回归任务中，MLP通过学习输入与输出之间的非线性映射关系来预测连续输出。MLP具有较好的可解释性和易于使用的特点，可以通过调整网络结构、激活函数和正则化等方式提高模型性能。

卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络，主要用于处理图像和视频等数据。CNN具有共享权重和局部连接的特性，可以有效地提取数据的空间特征。在回归任务中，CNN可以通过卷积和池化等操作来提取数据中的特征，然后将这些特征输入到全连接层中进行预测。

深度玻尔兹曼机（DBN）是一种受限玻尔兹曼机（RBM）的扩展，可以用于无监督学习和特征提取。DBN通常由多个RBM层和一个全连接层组成，可以通过无监督预训练和有监督微调等方法来训练模型。在回归任务中，DBN可以用于特征提取和数据降维，从而提高模型性能。

总之，多层感知机、卷积神经网络和深度玻尔兹曼机等深度神经网络都可以用于纯数据回归预测问题，选择适合的模型需要根据实际情况综合考虑各种因素。