本文介绍了如何利用深度神经网络（DNN）在Matlab中实现多输入多输出数据的回归预测。通过创建具有两个隐层的DNN模型，设置训练参数并使用提供的代码进行训练和预测，展示了DNN在回归问题中的应用。
基于DNN神经网络的多输入多输出数据回归预测（附Matlab代码）
神经网络是一种强大的机器学习模型，可以用于解决多种问题，包括回归预测。在本文中，我们将介绍如何使用DNN（深度神经网络）实现多输入多输出数据回归预测，并提供相应的Matlab代码。
首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个具有多个输入和多个输出的数据集，其中输入特征为X，输出标签为Y。我们的目标是训练一个DNN模型，可以根据输入X预测输出Y。
下面是一个示例数据集的代码：
% 示例数据集
X = [1, 2, 3; 4, 5, 
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