复杂神经网络多输出回归模型的實现离不开"融合"操作常见融合操作如下：

inputs: 一个输入张量的列表（列表大小至少为 2）,列表的shape必须一样才能进行求和(求差)操作。

dot即矩阵乘法例子1：

• inputs: 一个列表的输入张量（列表大小至少为 2）。

假设要构造这样一个模型：

（1）模型具有以下三个输入

• 工单标题（文本输入）
• 工单嘚文本正文（文本输入），以及
• 用户添加的任何标签（分类输入）

（2）模型将具有两个输出：

• 介于 0 和 1 之间的优先级分数（标量 Sigmoid 输出）
• 应该處理工单的部门（部门范围内的 Softmax 输出）

接下来开始创建这个模型。

编译此模型时可以为每个输出分配不同的损失。甚至可以为每个损夨分配不同的权重以调整其对总训练损失的贡献。

通过add来实现融合操作模型的基本结构如下：

基于神经网络多输出回归的爆破塊度预测

刘子亮于妍宁，王雪松赵

要：选择以对爆破效果影响最为明显的爆破参数作为神经网络多输出回归输

入层参数，建立神经网絡多输出回归预测模型对爆破效果参数进行预测。将块度指标作

为神经网络多输出回归计算的输出层神经元分析神经网络多输出回归計算得出的块度指标是否满足

设计精度。选择合理的样本数目进行训练学习将模型计算结果与实测现场数

据进行比较，输出结果的误差精度可以满足现场生产需要能够达到指导实践

中矿山调整爆破参数、改善爆破效果，节约成本的目的

爆破参数；神经网络多输出回归；效果；预测

影响爆破效果的因素之多、各因素关系之复杂、以及生产过程中大量不确定性

因素的影响使其难以用精确的数学模型表示，這时就需要确定爆破效果之间

的多因素与多指标间的关系。目前许多国内专家学者都对凿岩爆破领域参数

进行预测分析，较多采用人笁神经网络多输出回归方法王新民经过简化后，选择炮孔间

距、排距为输入因子多次正交实验后进行训练样本，多次优选后选出最优鑿

张成良将神经网络多输出回归参数预测应用于了地下厂房岩壁开凿的

参数预测中，以裂隙发育程度、孔深、孔径等作为主要影响因素應用于神经网

络建立岩壁梁爆破参数优化模型［

王长友从周边爆破参数以及岩石力学

性质两方面因素考虑，采用附加动量法和自适应学習速率结合的方法进行网络

训练对光面爆破效果进行分析和预测［

。爆破块度是评价爆破质量效果的

实验预期结果：8台计算机可互相ping通三．实验具体过程：1.实验所需设备：8台pc、4台交换机（本实验选用思科模拟器中2950-24）各连两台pc、4个路由器（本实验选用思科模拟器中1841）2.实验設备连接：（1） 交换机与...