3D 坐标作为神经网络的输出答案

【问题标题】：3D coordinates as the output of a Neural Network3D 坐标作为神经网络的输出
【发布时间】：2016-04-02 17:21:17
【问题描述】：

神经网络主要用于分类。因此，输出层中神经元的激活指示了您要分类的任何类别。

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

【问题讨论】：

【解决方案1】：

是的。您可以use a neural network to perform linear regression，以及更复杂的回归类型，其中输出层有多个节点，可以解释为 3-D 坐标（或更高维的元组） )。

要在 TensorFlow 中实现这一点，您将创建一个包含三个输出神经元的最终层，每个输出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 root mean squared error。

【讨论】：