输入人数、机动车数、公路面积、公路客运量、公路出货量指标对输出客运量和货运量进行预测

用于回归分析的具有完全连接层（多层感知器）的神经网络的基本实现。 目前它支持任意数量的层，所有层都具有相同的激活函数（'tanh'、'sigmoid' 或 'relu'）和 L2 正则化因子。 可以使用内部字典添加激活函数。 输出层的激活函数是线性的。

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我们观察PPT的时候，面对整个场景，不会一下子处理全部场景信息，而会有选择地分配注意力，每次关注不同的区域，然后将信息整合来得到整个的视觉印象，进而指导后面的眼球运动。将感兴趣的东西放在视野中心，每次只处理视野中的部分，忽略视野外区域，这样做的好处是降低了任务的复杂度。深度学习领域中，处理一张大图的时候，使用卷积神经网络的计算量随着图片像素的增加而线性增加。如果参考人的视觉，有选择地分配注意力，就能选择性地从图片或视频中提取一系列的区域，每次只对提取的区域进行处理，再逐渐地把这些信息结合起来，建立场景或者环境的动态内部表示，这就是本文所要讲述的循环神经网络注意力模型。怎么实现的呢？把注意力问题

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