3D 坐标作为神经网络的输出

Question

神经网络主要用于分类。因此，输出层中神经元的激活表明您正在分类的任何类别。

是否有可能（并且正确）设计一个神经网络来获得 3D 坐标？这是三个输出神经元，其值在范围内，例如 [-1000.0, 1000.0]，每个神经元。

Answer 1

是的。您可以使用神经网络来执行线性回归以及更复杂的回归类型，其中输出层具有多个节点，可以将其解释为 3-D 坐标（或更高维的元组）。

为了在 TensorFlow 中实现这一点，您将创建一个具有三个输出神经元的最后一层，每个神经元对应于目标坐标的不同维度，然后最小化当前输出与每个示例的已知值之间的均方根误差。