Tensorflow回归神经网络输出相同的数字
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络。回归神经网络是一种用于解决回归问题的神经网络模型。
回归问题是指根据输入数据预测连续值输出的问题，例如预测房价、股票价格等。回归神经网络通过学习输入数据与输出之间的关系，可以进行预测和回归分析。
回归神经网络的输出通常是一个连续值，可以是任意实数。它由多个神经元组成的输出层生成，每个神经元对应一个输出值。输出值的范围和具体含义根据问题的不同而定。
TensorFlow提供了丰富的API和工具，用于构建和训练回归神经网络模型。可以使用TensorFlow的高级API（如Keras）来快速构建模型，也可以使用低级API来自定义模型的各个层和操作。
在TensorFlow中，可以使用不同的激活函数、优化算法和损失函数来训练回归神经网络。常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid和Tanh，常用的优化算法包括梯度下降和Adam，常用的损失函数包括均方误差和平均绝对误差。
对于回归神经网络的训练，可以使用各种技术和策略来提高模型的性能和准确度。例如，可以使用批量归一化来加速训练过程，使用正则化来防止过拟合，使用交叉验证来评估模型的泛化能力。
在实际应用中，回归神经网络可以用于各种领域，包括金融、医疗、物流、电力等。例如，可以使用回归神经网络来预测销售额、病人生存率、货物运输时间等。
腾讯云提供了多个与机器学习和神经网络相关的产品和服务，可以帮助用户构建和部署回归神经网络模型。其中，腾讯云的AI Lab提供了丰富的机器学习工具和资源，腾讯云的ModelArts平台提供了便捷的模型训练和部署环境。
更多关于TensorFlow回归神经网络的信息，可以参考腾讯云的相关文档和教程：
- TensorFlow官方网站：https://www.tensorflow.org/
- 腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云ModelArts：https://cloud.tencent.com/product/modelarts
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我已经创建了一个非常简单的回归模型，它训练0.5-10之间的黑白图像和相应的标签。当训练预测标签时，它总是收敛到一个模型，该模型对所有标签输出相同的数字，该数字看起来最有可能是所有标签的平均值。是不是我的模型中有什么东西导致了这种情况？我的代码：
im
浏览 19提问于2019-07-24得票数 1
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我对机器学习和神经网络很陌生。我知道如何建立一个非线性分类模型，但我目前的问题有一个连续的输出。我一直在寻找关于神经网络回归的信息，但我所遇到的只是关于线性回归的信息--没有关于非线性情况的信息。这很奇怪，因为为什么会有人用神经网络来解决简单的线性回归呢？这不就像用核弹杀死苍蝇吗？
所以我的问题是:是什么使神经网络</e
浏览 12提问于2016-12-20得票数 37
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用于预测的分类或回归
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我想训练一个神经网络来预测输入中的类别/数字；因此映射是number->number ( input ->output)。由于我的目标范围是0-14，我的第一种方法是将这个问题作为一个分类问题来处理，其中我将输出层的大小选择为size = 15。这是我的神经网络模型：
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我在python中使用tensorflow来构建一个简单的回归神经网络，我想提取权重和偏差，以便在另一个程序中使用它们。有人能指出如何从tf神经网络中提取权重，并在tensorflow神经网络训练完成后，通过简单的矩阵乘法和加法从相同的权重计算预测。同样，这种计算是否会改善预测时间(因为tf.predict会做一些额外的计算)？
浏览 36提问于2019-01-19得票数 0
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虽然我了解大多数分类网络是如何制作或设计的，但我无法清楚地了解构建一个神经网络以检测图像所涉及的基本步骤。在分类上，使用适当的最大池、relu和conv层来获得更好的分类结果，并对网络进行微调。在建立一个用于目标检测的神经网络时，需要记住哪些重要的事情？
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我所看到的所有样本和文章都有1或更少的输出。有没有一个隐藏的原因，为什么没有人使用NN来产生更高的值整数？我的情况是，我想要NN来预测确切的结果值，而不是a -1。如果我有一个神经网络，有4个输入，1个输出，第一轮输入: 51,22,35,43输出: 847第二轮输入: 25,31,46,29输出: 761我要第n轮输入: 51,33,19,27输出：?？(期望值)
我读过GA更好
浏览 0提问于2017-11-17得票数 2
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早在Encog库中，我就在研究反向传播神经网络的预测系统，现在我一直在研究支持向量机领域，我发现它比神经网络效率高得多，我的目标是测试预测在支持向量机中的表现，并与BPN进行比较。我有两个二维数组，一个数组是输入，一个是理想的。数组的每一行都由3个元素( 1/9和9之间的实数)组成。输入中有800行与对应的理想。另外还有两个数组用于200行的测试集。用BPN训练网络，输入层3个神经元，中间层50个神经元，<
浏览 3提问于2014-05-16得票数 1
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我用TensorFlow训练了TensorFlow模型。现在，我在字典中嵌入了单词向量，为文档嵌入了向量。Distributed Representations of Sentences and Documents"作者写
“推理阶段”，通过在D中增加更多的列，在D上降梯度，同时保持W，U，bfi，得到新段落的段落向量D(以前从未见过)。我有预先训练过的模型，所以我们有W，U和b作为图变量。问题是如何在Tensorflow中有效地
浏览 2提问于2018-01-29得票数 1
编辑:我找到了我的问题的解决方案；有一个不需要openBLAS的枕木安装程序，这似乎已经奏效了。我正试图为Python找到一个神经网络库，但没有什么是我想要的；很多人似乎都在推荐图书馆(例如Keras，scikit-learn)，但这并不是真正安装在我的计算机上的。我确实找到了一个看起来能工作的程序，但是它有一个最大的隐藏层。有人能指给我一个实际工作的库吗，或者教我如何安装？
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我尝试用SVR和神经网络作为估计量，建立叠加回归量来预测多个输出，最后的估计量是线性回归。prediction = reg.predict(X_test)
ValueError:连接轴的所有输入数组尺寸必须完全匹配，但沿着0维，索引0处的数组大小为19，而索引1处的数组大小为247。
浏览 9提问于2022-02-22得票数 1
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我是机器学习的新手，我想开始做基本的回归分析。我看到了科学学习提供了一个简单的方法来做到这一点。但是为什么人们用tensorflow来代替回归呢？谢谢!
浏览 2提问于2019-08-28得票数 0
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我正在解决一个回归问题，我已经预留了一个cv数据集来评估我的模型。首先，我该如何解释这个数字？其次，如何使xgb返回作为我可以解释的模型的度量。
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我遇到了一个问题，我一直在研究逻辑回归，这涉及到根据客户的收入和社会人口变量对客户进行分类，所有这些都被明确地分为那些拖欠贷款的人和那些没有拖欠贷款的人。我最近已经推荐了tensorflow作为一个用于神经网络的软件包，但是在他们的网站https://tensorflow.rstudio.com/tutorial_马恩斯特_beginners.html上，他们讨论了tensorflow在图像分类方面的问题。因此，我
浏览 0提问于2017-08-25得票数 2
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我目前正在使用tensorflow，但似乎无法控制它是否对我的问题有用吗？
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浏览 0提问于2016-10-13得票数 4
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我需要建立一个神经网络来识别多个特定形状的配置(方形，三角形…)。在图像中并改变它们的颜色作为输出。
因此，神经网络将以32x32x1 (灰度)作为输入，32x32x3作为输出。我的问题是:我应该用什么样的函数来训练我的神经网络。因为我读了一些文章来找出来，这不是一个分类或回归问题(据我所理解)，所以我有点迷失了，因为我是新来的。考虑到我有一个与输入映像相对应的<
浏览 1提问于2020-10-31得票数 0
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我目前正在使用tensorflow创建一个神经网络，它复制了在给定输入的情况下创建特定输出的功能。它说神经网络是这样设置的n_dim = tr_features.shape[1]
n_classes =
浏览 3提问于2016-10-13得票数 0
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密度预测的多类回归方法
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这种密度对象(与上面给定的日期和时间相同)可能如下所示：101: 2；103: 0；
而第一个数字是指天线的某些ID，而第二个数字是指连接到天线的用户数量。如果它要输出每个天线的预测用户数，它应该有相同数量的神经元；所以它应该是80个，就像在一个具有softmax激活函数的多类分类场景中一样。也就是说，从Keras获得多个输出建议使用线性激活函数
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线性激活函数LSTM
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我试图进行多步回归，并使用输出层：这是否实现这个目标的错误方式？我应该使用TimeDistributed(稠密(1))作为输出吗？如果是，为什么？
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浏览 22提问于2021-09-07得票数 0
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Tensorflow和深度学习主要用于图像处理(分类、识别)、NLP、语音和文本处理。我以前用过Spark MLLIB和Mahout吗？Tensorflow有深度神经网络的例子-- 。逻辑回归、梯度提升树等可以在Tensorflow或DL框架中建模吗？
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