比如仪器的性能指标【A1,A2...An】 对应的输出参数有三组，电学参数【B1,B2...Bm】,力学参数【C1,C2...Cm】,热学参数【D1,D2...Dm】. 仪器的性能指标由 电学参数 力学参数 热学参数这三组参数决定，通过训练大量的数据，实现给定一组仪器的性能指标，预测出 这三组最佳参数，这种问题适合用卷积神经网络解决吗？
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FROM 112.21.16.*

神经网络不就是玩这种黑箱子的操作吗
【 在 photoelectri 的大作中提到: 】
: 比如仪器的性能指标【A1,A2...An】 对应的输出参数有三组，电学参数【B1,B2...Bm】,力学参数【C1,C2...Cm】,热学参数【D1,D2...Dm】. 仪器的性能指标由 电学参数 力学参数 热学参数这三组参数决定，通过训练大量的数据，实现给定一组仪器的性能指标，预测出 这三组最佳参数，这种问题适合用卷积神经网络解决吗？
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FROM 171.82.220.*

并行下，一个神经网络一个输出，3输出就并行3个呗，类似于高中的3电阻并联
【 在 photoelectri 的大作中提到: 】
: 一组输入，一组输出这种可以的，现在这种一组输入 多组输出不知道如何弄？
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FROM 171.82.161.*

输入输出有几组不太重要，神经网络想输出多少组数都可以，最简单的方法把最后的全连接层改成3m个数就行了。适不适合用神经网络或者卷积神经网络需要你自己了解下再判断，我个人感觉最起码是不适合用卷积神经网络的。
【 在 photoelectri 的大作中提到: 】
: 比如仪器的性能指标【A1,A2...An】 对应的输出参数有三组，电学参数【B1,B2...Bm】,力学参数【C1,C2...Cm】,热学参数【D1,D2...Dm】. 仪器的性能指标由 电学参数 力学参数 热学参数这三组参数决定，通过训练大量的数据，实现给定一组仪器的性能指标，预测出 这三组最佳参数，这种问题适合用卷积神经网络解决吗？
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FROM 124.64.18.*

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【 在 papo 的大作中提到: 】
: 神经网络不就是玩这种黑箱子的操作吗
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FROM 112.64.2.*