混合密度网络(MDN)仅返回概率1.0和0.0

混合密度网络（Mixture Density Network，MDN）是一种在机器学习中用于建模多峰概率分布的神经网络模型。MDN主要用于处理回归问题，特别是在建模非线性和多峰概率分布时具有较好的效果。

MDN的主要思想是使用一组参数来描述输出分布的多个成分，每个成分都由一个概率、均值和方差组成。通过训练网络来学习这些参数，使得网络能够根据输入数据预测输出的概率分布。

MDN在实际应用中有许多优势。首先，它能够很好地处理非线性关系和多模态数据，适用于许多现实场景，例如预测股票价格、天气预测等。其次，MDN能够提供关于输出的不确定性估计，这对于决策和风险管理非常重要。此外，MDN具有较好的泛化能力，可以适应各种不同的数据分布。

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