1. 几种非线性激励函数(Activation Function) 神经网络中，正向计算时，激励函数对输入数据进行调整，反向梯度损失。梯度消失需要很多方式去进行规避。 1.1 Sigmoid函数 表达式为： y(x)=sigmoid(x)=11+e&#x2212 ...

这是神经网络正向传播方程，为什么不能直接使a[1] = z[1] , a[2] = z[2] ,即 g ( z ) = z 这是因为他们直接把输入值输出了 为了说明问题，若a[2] = z[2 这个模型的输出y或y帽不过是你输入特征x的线性组合 a[1] = z ...

怎样区分线性和非线性 1.线性Line，是指量与量之间按照比例成直线关系，在数学上可理解为一阶导数是个常数； 非线性non-line则指不按照比例不成直线关系，一节导数不为常数。 2.线性可以认为是1次曲线，比如比如y=ax+b ，即成一条直线 非线性可认为是2次以上 ...

机器学习中线性模型和非线性的区别 一、总结 一句话总结： 1)、线性和非线性的区别是是否可以用直线将样本划分开(这个观点是对的) 2)、线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的，例如logistics模型 3)、区分是否为线性模型，主要是看一个乘法式子中自变量x前 ...

一、理论 　　1.1 多重共线性 　　所谓多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关 ...

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如果使用线性激活函数最后化简后依然为线性，多层的优势就没有起作用。 ...