MATLAB
实现DNN全连接神经网络多输入多输出的详细项目实例
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随着深度学习技术的快速发展，深度神经网络（
DNN）在多个领域中得到了广泛的应用，尤其是在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等方面。
DNN作为一种全连接神经网络，具有
多层神经元结构，每一层神经元都与前一层的神经元相连，能够从数据中自动学习到特征。传统的神经网络多用于单一输入和单一输出的任务，但在实际应用中，往往需要处理更复杂的多输入多输出问题。例如，在多传感器融合、医疗诊断、语音识别等任务中，数据的输入往往是多维的，而输出也是多维的。这时，
DNN的多输入多输出（
MIMO
）结构显得尤为重要。
在MATLAB
环境下实现
DNN全连接神经网络，尤其是多输入多输出网络，是一个有挑战性且具有高度实际价值的任务。
MATLAB
不仅具备强大的矩阵运算能力，还提供了丰富的工具箱和函数库，能够方便地进行深度学习模型的开发、训练与测试。因此，基于
MATLAB
实现多输入多输出的全连接神经网络，将为学术研究和工业应 ...