MATLAB的答案

如何训练神经网络回归时,响应变量是一个向量

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亚历克斯Dytso
亚历克斯Dytso 2023年5月5日20:23
回答: 阿布 2023年5月15日(美
我培训如何训练神经网络回归当响应变量是一个矢量。
例如,我想要我输入X的形式
X = [1 3 4 5 9;
2 3 4 5 7;
1 2 3 4 3]
为每个输入向量响应veraible我想有一个向量。例如,
Y = [1 2;
3 4;
5 6]
这里反应(1 2)对应于输入[1 3 4 5 9]等等。
MATLAB具有很好的描述如何处理当Y是scarlars的集合。特别是,有一个很好的例子,如何使用 fitrnet: //www.tianjin-qmedu.com/help/stats/fitrnet.html
但是,我找不到如何为多元regession做的例子。

在回答这个问题。

答案(1)

阿布
阿布 2023年5月15日(美
嗨,亚历克斯,
我知道你想设计一个多元回归神经网络。训练一个神经网络回归时响应变量是一个向量,一个选择是使用一个多输出神经网络。
在这样一个神经网络,输出层包含多个节点,每个节点对应于一个元素的响应向量。具体地说,在你发布的例子中,两个输出神经网络需要对应的两个元素响应向量。
同样,如果不是一种约束类型的模型,我也建议你尝试的 mvregress” 在MATLAB为多元线性回归函数响应变量是一个向量。
使用 mvregress ,您可以输入您的设计矩阵(预测) X 和响应矩阵(多元的结果) Y。 更多地了解函数,将此文档: 多元线性回归- MATLAB mvregress (mathworks.com)

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