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，特别是多层网络就更慢了）,计算量比较小（只需要一个阈值进行比较而不需要做函数运算）。

神经网络的激活函数都采用非线性函数，如阈值型或S型，为何不采用线性激活函数？

神经网络 的四个基本属性是什么?

神经网络的四个基本属性：（1）非线性：非线性是自然界的普遍特征。脑智能是一种非线性现象。人工神经元处于两种不同的激活或抑制状态，它们在数学上是非线性的。

由阈值神经元组成的网络具有更好的性能，可以提高网络的容错性和存储容量。（2）无限制性：神经网络通常由多个连接广泛的神经元组成。

一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特性，而且还取决于单元之间的相互作用和互连。通过单元之间的大量连接来模拟大脑的非限制性。联想记忆是一个典型的无限制的例子。

（3）非常定性：人工神经网络具有自适应、自组织和自学习的能力。神经网络处理的信息不仅会发生变化，而且非线性动态系统本身也在发生变化。迭代过程通常用来描述动态系统的演化。

（4）非凸性：在一定条件下，系统的演化方向取决于特定的状态函数。例如，能量函数的极值对应于系统的相对稳定状态。非凸性是指函数具有多个极值，系统具有多个稳定平衡态，从而导致系统演化的多样性。

扩展资料：神经网络的特点优点：人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：第一，具有自学习功能。

例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。

预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。第三，具有高速寻找优化解的能力。

寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。参考资料：百度百科——人工神经网络。

神经网络原理及应用

神经网络原理及应用1.什么是神经网络？神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

人类的神经网络2.神经网络基础知识构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式功能：进行信息的并行处理和非线性转化特点：比较轻松地实现非线性映射过程，具有大规模的计算能力神经网络的本质：神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。

3.生物神经元结构4.神经元结构模型xj为输入信号，θi为阈值，wij表示与神经元连接的权值，yi表示输出值判断xjwij是否大于阈值θi5.什么是阈值？

临界值。神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阈值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。

6.几种代表性的网络模型单层前向神经网络——线性网络阶跃网络多层前向神经网络（反推学习规则即BP神经网络）Elman网络、Hopfield网络、双向联想记忆网络、自组织竞争网络等等7.神经网络能干什么？

运用这些网络模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。

虽然神经网络的应用很广，但是在具体的使用过程中到底应当选择哪种网络结构比较合适是值得考虑的。这就需要我们对各种神经网络结构有一个较全面的认识。8.神经网络应用。

神经网络输出层通常采用线性函数还是非线性函数，影响大不大？

提问：bp神经网络为什么要采用非线性函数来进行预测？回答：简单的讲，主要是复杂的bp神经网络的行为动态及神经元之间的相互作用是无法用简单的线性函数来描述的！

一般来讲，用数学函数模拟一个系统输入与输出的关系（系统函数）时，设其函数为f(x),则它可以表征为一个输入变量x的多项式，即f(x)=∑an*x^n∣n=0->∞.;当n≥2时，f(x)就成为非线性函数了。

an是每个x高次项的系数。可以用具体的实际实验数据来确定。