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Question

   北国风光，千里冰封，万里雪飘。望长城内外，惟余莽莽；大河上下，顿失滔滔。山舞银蛇，原驰蜡象，欲与天公试比高。须晴日，看红装素裹，分外妖娆。
   江山如此多娇，引无数英雄竞折腰。惜秦皇汉武，略输文采；唐宗宋祖，稍逊风骚。一代天骄，成吉思汗，只识弯弓射大雕。俱往矣，数风流人物，还看今朝。

#include <stdio.h>
int main()
{
   printf("Hello, World!");
   return 0;
}

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在您的代码中，您尝试创建一个包含60个全连接层（fully connected layer）的深度神经网络，并且每个隐藏层后面都跟着一个ReLU激活函数和一个线性回归输出层。然而，对于一个多分支深度神经网络（MB-DNN），我们需要对模型结构进行一些调整。在这种情况下，我们可以将网络设计成一个主干部分，然后在某个点分叉出多个分支，每个分支对应不同的输出。这里是一个改进后的代码示例，展示了如何构建一个简单的多分支深度神经网络：

首先，我们导入必要的库并准备数据（这里假设您已经有了训练数据X和标签Y，以及验证数据X_val和Y_val）。

% 导入必要的库
import deepLearning.*
import nnet.*

接下来，定义模型的主干部分和两个分支。主干部分可以是任意数量的全连接层，这里我们使用两层作为例子。每个分支由一个全连接层和一个线性回归层组成。

% 创建主干部分
main_layers = [
    sequenceInputLayer(16) % 输入层
    fullyConnectedLayer(60) % 第一层隐藏层
    reluLayer];

% 创建第一个分支
branch1_layers = [
    fullyConnectedLayer(20) % 分支隐藏层
    regressionLayer]; % 输出层

% 创建第二个分支
branch2_layers = [
    fullyConnectedLayer(20) % 分支隐藏层
    regressionLayer]; % 输出层

% 将所有层组合在一起
total_layers = [main_layers; branch1_layers; branch2_layers];

现在，您可以使用这些层来创建网络，并进行训练。

% 训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'ValidationData', {X_val, Y_val}, ...
    'ValidationFrequency', 30, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练网络
net = trainNetwork(X, Y, total_layers, options);

这个模型会有一个共享的输入层和主干部分，然后在主干部分之后分成两个独立的分支，分别用于预测不同的输出。请注意，这个示例仅包含了两个分支，您可以根据实际需求添加更多的分支。

如果您想要绘制模型的结构图，MATLAB提供了analyzeNetwork函数，但请注意，这个函数可能不会完美地展示分支结构，因为它是为单输出网络设计的。尽管如此，它仍然可以帮助您理解网络的整体架构。

figure;
analyzeNetwork(net);

请注意，要正确运行这段代码，确保您已经安装了Deep Learning Toolbox。如果遇到任何问题，如数据格式不匹配、缺少依赖等，请检查您的数据预处理步骤是否正确，并确保MATLAB版本支持相应的深度学习功能。