[学习笔记]
根据上面的学习，我们已经知道，当我们接到客户的需求，让我们做识别，判断或者预测时，我们需要最终交付给客户我们的神经网络模型。其实我们千辛万苦训练出来的神经网络模型，就是从输入到输出的一个神秘未知函数映射。在大多数情况下，我们并不知道这个真正的函数是什么，我们只是尽量去拟合它。前面给出的例子，只是起到引入和说明的作用，所以只用了一些线性组合（说明见下）。所以无法实现对复杂函数的逼近。如何使我们的神经网络随意逼近复杂函数呢？人工智能科学家们给出了答案，就像高等数学当中，我们用泰勒级数逼近各种复杂函数一样，引入非线性激活函数可以让我们的神经网络随意逼近复杂函数。
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