基于多阶段神经网络的回归任务实战（附Pytorch代码）

已于 2024-12-24 14:49:53 修改
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分类专栏： Matlab偏微分方程系列编程 文章标签： 神经网络 回归 pytorch
于 2024-12-24 14:48:38 首次发布
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一、引言

在当今的科学与工程领域，神经网络在处理各种复杂问题时发挥着日益重要的作用。然而，其在实际应用中的精度问题一直是研究的焦点。今天，我们将深入探讨一篇关于多阶段神经网络（MSNN）的研究论文 Multi-stage neural networks: Function approximator of machine precision，该论文提出了一种创新的方法来提升神经网络在回归任务中的精度，使其能够达到接近机器精度的水平。
在这里插入图片描述

二、多阶段神经网络的背景与原理

（一）传统神经网络的困境

在回归问题中，传统神经网络尽管被理论证明是通用函数逼近器，但在实践中却面临诸多挑战。它们常常陷入局部最小值，导致训练损失在一定迭代次数后难以继续下降。即使增加网络规模和训练数据量，预测误差往往仍停滞在较高水平，难以突破

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