在本文中,首先简要解释一下 混合密度网络 MDN (Mixture Density Network)是什么,然后将使用Python代码构建 MDN 模型,最后使用构建好的模型进行多元回归并测试效果。 回归 “回归预测建模是逼近从输入变量 (X) 到连续输出变量 (y) 的映射函数 (f) [...] 回归问题需要预测具体的数值。具有多个输入变量的问题通常被...
混合密度网络 (MDN) deardao 机器学习5 人赞同了该文章 简介 平方和或交叉熵误差函数的最小化导致网络输出近似目标数据的条件平均值,以输入向量为条件。对于分类问题,只要选择合适的目标编码方案,这些平均值表示类隶属度的后验概率,因此可以认为是最优的。然而,对于涉及连续变量预测的问题,条件平均只能对目标变量的...
混合密度网络(Mixture Density Networks, MDN),目标是根据给定的输入数据学习输出分布参数(均值、方差和分配系数)。 直接上代码,本文代码是基于tensorflow框架实现。 依赖包版本 tensorflow 2.11.0 numpy 1.23.4 matplotlib 3.4.2 引例 一维sine曲线拟合 1维预测1维 ...
论文阅读23 - Mixture Density Networks(MDN)混合密度网络理论分析,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
混合密度网络(MDN) 神经网络模型在训练过程中,输出样本值应该是一个确定值,对于下图红色所示的数据点进行拟合,此时只需建立简单神经网络,定义一个输出节点,便可以实现蓝色数据点所示的拟合效果。 然而实际中我们处理的输出样本值可能是多个可能的值。这种情况下,一般我们会想定义神经网络输出层节点数...
MDN混合密度神经网络原文地址:http://blog.otoro.net/015/11/4/mixture-density-networks-with-tensorflow/
Google开源了TensorFlow，这是一个旨在简化图表计算的库。 主要的应用程序是针对深度学习，将神经网络以...
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在本文中,首先简要解释一下 混合密度网络 MDN (Mixture Density Network)是什么,然后将使用Python 代码构建 MDN 模型,最后使用构建好的模型进行多元回归并测试效果。 回归 “回归预测建模是逼近从输入变量 (X) 到连续输出变量 (y) 的映射函数 (f) [...] 回归问题需要预测具体的数值。 具有多个输入变量的问题通...