MATLAB
实现DNN全连接神经网络多输入多输出的详细项目实例
项目背景介绍
随着深度学习技术的快速发展，深度神经网络（DNN）作为一种强大的机器学习模型，已广泛应用于多个领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理和金融预测等。DNN通过多层非线性变换，使得神经网络能够自动从数据中提取特征并进行有效学习，显著提高了多种任务的性能。在传统的神经网络中，模型的设计和训练通常是基于单一输入和输出的假设，但在实际应用中，许多问题涉及多个输入和多个输出，这就需要多输入多输出（MIMO）神经网络的设计与应用。MIMO模型不仅能处理多个输入源的数据，还能同时产生多个输出，适应了复杂现实世界中的多任务学习需求。
本项目旨在使用MATLAB实现一个基于DNN的全连接神经网络，支持多输入多输出的任务。该网络结构包括多个全连接层，每层通过激活函数进行非线性转换，从而提高模型的表达能力和训练效果。随着大数据时代的到来，处理高维度输入数据并提供多维度输出的能力变得越来越重要。在诸如智能预测、图像处理、推荐系统等领域，传统的单输入单输出模型往往无法满足复杂需求，因此本项目不仅致力于研究神经网络的结构设计，还注重其 ...