深度神经网络预测模型,人工神经网络回归分析

如何用神经网络实现连续型变量的回归预测？

神经网络最开始是机器学习的一种模型，但其训练的时间和其他几种模型相比不占优势，且结果也不尽人意，所以一直没有被广泛使用。

但随着数学的深入研究以及计算机硬件质量的提高，尤其是GPU的出现，给深度学习的广泛应用提供了基础。

GPU最初是为了给游戏玩家带来高质量的视觉体验，由于其处理矩阵运算的能力特别优秀，也被用于深度学习中模型的训练，以往数十天才能训练好的模型在GPU上训练几天就可以训练好，大大减少了深度学习的训练时间，因而深度学习的应用越来越多。

神经网络作为深度学习最主要的模型，人工神经网络ANN是最基础的神经网络结构，其工作原理很像人类大脑中的神经。

神经元是ANN的工作单元，每个神经元含有权重和偏置，神经元将上一层神经元传递过来的值通过权重和偏置的运算，得到新的结果，将该结果传递给下一层神经元，通过不断的传递，最终获得输出结果。

要想用神经网络实现连续型变量的回归预测，需要将该N维变量的数据作为输入，中间再设置隐藏层和每一层的神经元个数，至于隐藏层的层数则需要多次训练才能得出较准确的层数。

而最后输出层的值和实际变量的值会有误差，神经网络会通过不断地训练，更改权重和偏置的值来使误差尽可能的小，当误差小到一定程度，该神经网络的回归预测就算成功了。

通常使用Python来搭建神经网络，Python自带深度学习的一些库，在进行回归预测时，我们只需用调用函数，设定几个参数，如隐藏层层数和神经元个数等，剩下的就是等模型自行训练，最终便能完成回归预测，非常的方便。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

如何深度学习抽取图片特征，并利用这些特征和已知数值建立模型进行预测？

你这应该不是数字图像处理，应该是一种包含其它信息的特殊图片，我的方向是高光谱，如果是结合高光谱图像技术的话，要结合一定的化学计量学方法，具体是哪个化学分式影响水果糖度不同，主要应用的工程软件，MATLAB比较通用一点，也好沟通，特征提取后，建立一个数学的预测模型，把你的图片加载到MATLAB的算法内，一步步跑出来，这就是你的程序侧文案狗。

主要还是依靠算法实现，如果你要用深度学习去实现预测水果糖度，还是要了解一下食品检测的最新算法，目前我了解的，还是CNN开拓性比较大一些。

算法要看你的侧重了，侧重在降维、特征提取还是回归模型的建立，还是全部的新算法。

深度学习怎么工作的？

深度学习最早是通过模仿人类神经元的工作机制而设计的。人能自动的对环境有所感应并作出相应的决策，人的身体由很多神经元组成，人在成长的过程中会通过跟周围环境接触感知、交互、反馈来不断的训练自己。

比如，如果一个小孩第一次不小心碰到了火，小孩的神经元就会通过训练进而了解到触碰到热的东西会痛。

神经网络就是通过模仿人类神经元之间的信息传递机制而设计的，最早的人工神经网络由输入层、隐藏侧以及输出层构成。

在输入层，神经网络以一些向量值作为输入，之后传递给隐藏层，隐藏层的多个神经元构成了各种各样的数学函数，通过这些函数构成输入到输出的函数映射关系。输入可以是图像，也可以是自然语言。

例如，给定猫或狗的图片，隐藏层通过各种数学操作，自动地学习进而形成一些高层次的特征，通过这些高层次的特征来判断图片是猫还是狗。

这个例子是一个简单的分类问题，深度学习同样也可以用来作一些回归预测，例如，根据一些历史的股票数据来预测股票的价格。

深度神经网络是什么意思？

深度神经网络是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一种技术。在监督学习中，以前的多层神经网络的问题是容易陷入局部极值点。

如果训练样本足够充分覆盖未来的样本，那么学到的多层权重可以很好的用来预测新的测试样本。

但是很多任务难以得到足够多的标记样本，在这种情况下，简单的模型，比如线性回归或者决策树往往能得到比多层神经网络更好的结果（更好的泛化性，更差的训练误差）。

扩展资料：非监督学习中，以往没有有效的方法构造多层网络。多层神经网络的顶层是底层特征的高级表示，比如底层是像素点，上一层的结点可能表示横线，三角。而顶层可能有一个结点表示人脸。

一个成功的算法应该能让生成的顶层特征最大化的代表底层的样例。如果对所有层同时训练，时间复杂度会太高； 如果每次训练一层，偏差就会逐层传递。这会面临跟上面监督学习中相反的问题，会严重欠拟合。

逻辑回归和深度神经网络：哪个更适合你

因为逻辑回归可以看成是一个简化的单层神经网络。虽然理论上神经网络具备逼近任意函数的能力，但是实际上很难通过训练让一个单层网络拥有这样的能力。

所以一般神经网络至少2层，随着层数的增加，分类效果也会有一定的上升。