我有一个数据集，其中类标签是[-1,1]之间的连续值。基于此，我有一些问题：
- 我可以使用反向传播神经网络（BPNN）来处理这个问题吗？之前我有一个不同的数据集，标签是二元类，但对于这个数据集我不是很确定，因为现在它是一个回归问题。
- 如果神经网络可以处理这个数据集，我应该使用什么激活函数？
Sigmoid，双曲正切函数（tanh），还是修正线性单元（relu）？
谢谢。
回答：
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基本上可以，反向传播对于分类和回归问题都适用。
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在输出层你应该使用tanh，因为它与你的输出范围（[-1, 1]）相匹配，但对于隐藏层你应该使用ReLU或类似的函数。不要在隐藏层使用sigmoid或tanh（仅在循环网络中使用），因为它们会导致梯度消失问题。
