单输出神经网络

单输出神经网络是一种机器学习模型，其设计目的是从输入数据中学习并预测一个单一的输出。这种网络通常用于解决回归问题，例如预测房价、股票价格或者气温等连续值。单输出神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个神经元。输入层的神经元接收原始数据，隐藏层的神经元通过学习将输入数据处理成有用的特征，最后输出层的神经元将这些特征转化为最终的预测结果。训练过程中，网络通过反向传播算法不断调整神经元之间的连接权重，以最小化预测值与实际值之间的误差。