神经网络python回归

回归问题是神经网络中的一种常见任务，它主要用于预测数值型的输出。在Python中，可以使用各种深度学习框架（如TensorFlow、Keras、PyTorch等）来实现神经网络回归模型。

首先，需要设置神经网络的超参数，包括隐藏节点数、学习步长和迭代次数等。这些超参数的设置是人为决定的。

接下来，需要初始化神经网络的权值，可以随机分配(-1, 1)内的值。然后，通过前向传播计算，将训练样本输入神经网络，得到预测结果。

然后，计算输出误差，并使用随机梯度下降法通过反向传播来调整网络的权值和阈值，以最小化网络误差。这个过程会不断迭代，直到达到预设的精度或学习次数。

在回归问题中，神经网络的输出层通常只有一个神经元，代表模型的预测数值。而激活函数可以选择合适的函数，如sigmoid函数、tanh函数等。

最后，根据训练的神经网络模型，可以使用其进行预测任务，输入新的数据，得到相应的回归结果。

总结起来，使用Python实现神经网络回归需要设置超参数、初始化权值、进行前向传播和反向传播调整权值，最后得到模型的预测结果。可以借助各种深度学习框架来实现这些步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [神经网络-回归（Python）](https://blog.csdn.net/li_rshan/article/details/99691843)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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