我对机器学习这个话题还比较陌生，因此自然而然地遇到了两个问题，希望您能为我提供帮助或引导我朝正确的方向发展。之前我有一个项目，在这个项目中，我们收集了人们正常行走的数据，也有人在鞋子上放了一块石头。我们测量了加速度，还使用了陀螺仪传感器。根据这些数据，我构建了一个神经网络，可以将信号分类为正常行走或障碍行走。因此有两个可能的输出。 现在我的想法是：我想使用相同的数据，建立一个可以预测参与者体重的网络（也已记录下来）。 基于此，我提出了三个问题： -哪种网络结构最适合这种任务？ （密集，CNN，LSTM等） -以前，网络基本上有两个选项可以回答（正常或行走不便），但现在我有一个连续的答案范围...如何解决？ -如何确保网络以合理的预测进行初始化？ 我希望所有问题都有意义。任何帮助将不胜感激！
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