1. 幾種非線性激勵函數(Activation Function) 神經網絡中，正向計算時，激勵函數對輸入數據進行調整，反向梯度損失。梯度消失需要很多方式去進行規避。 1.1 Sigmoid函數 表達式為： y(x)=sigmoid(x)=11+e&#x2212 ...

這是神經網絡正向傳播方程，為什么不能直接使a[1] = z[1] , a[2] = z[2] ,即 g ( z ) = z 這是因為他們直接把輸入值輸出了 為了說明問題，若a[2] = z[2 這個模型的輸出y或y帽不過是你輸入特征x的線性組合 a[1] = z ...

怎樣區分線性和非線性 1.線性Line，是指量與量之間按照比例成直線關系，在數學上可理解為一階導數是個常數； 非線性non-line則指不按照比例不成直線關系，一節導數不為常數。 2.線性可以認為是1次曲線，比如比如y=ax+b ，即成一條直線 非線性可認為是2次以上 ...

機器學習中線性模型和非線性的區別 一、總結 一句話總結： 1)、線性和非線性的區別是是否可以用直線將樣本划分開(這個觀點是對的) 2)、線性模型可以是用曲線擬合樣本，但是分類的決策邊界一定是直線的，例如logistics模型 3)、區分是否為線性模型，主要是看一個乘法式子中自變量x前 ...

一、理論 　　1.1 多重共線性 　　所謂多重共線性（Multicollinearity）是指線性回歸模型中的解釋變量之間由於存在精確相關關系或高度相關關系而使模型估計失真或難以估計准確。一般來說，由於經濟數據的限制使得模型設計不當，導致設計矩陣中解釋變量間存在普遍的相關 ...

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如果使用線性激活函數最后化簡后依然為線性，多層的優勢就沒有起作用。 ...