bp神经网络非线性分类 非线性回归 神经网络

神经网络输出层采用非线性函数和线性函数，有区别嘛？

谷歌人工智能写作项目：小发猫

如何理解神经网络中的维数 以及线性和非线性转换能力

非线性是神经网络的王道？啥意思？

神经元的广泛互联与并行工作必然使整个网络呈现出高度的非线性特点。在客观世界中，许多系统的输入与输出之间存在着复杂的非线性关系，对于这类系统，往往很难用传统的数理方法建立其数学模型。

设计合理地神经网络通过对系统输入输出样本对进行自动学习，能够以任意精度逼近任何复杂的非线性映射。神经网络的这一优点能使其可以作为多维非线性函数的通用数学模型。

该模型的表达式非解析的，输入输出数据之间的映射规则由神经网络在学习阶段自动抽取并分布式存储在网络的所有连接中。具有非线性映射功能的神经网络应用十分广阔，几乎涉及所有领域。

神经网络中ReLU是线性还是非线性函数？如果是线性的话为什么还说它做激活函数比较好？

1、严格来说的话ReLU算是分段线性函数。中间隐层激活函数采用线性函数（例如恒等变换）不好是因为，最后算下来多层网络跟单层网络一个效果。其实激活函数的存在是为了神经网络更好的拟合目标函数而已。

2、ReLU比sigmoid和tanh好是因为它的收敛速度快（sigmoid、tanh函数在自变量比较大的时候导数很小，采用梯度下降法变化缓慢&#