[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

文章转载自原文:https://blog.csdn.net/qq_44594249/article/details/100558806

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