什么是神经网络的非线性

大家好啊,我是董董灿。

最近在写《计算机视觉入门与调优》(右键,在新窗口中打开链接)的小册,其中一部分说到激活函数的时候,谈到了神经网络的非线性问题。

今天就一起来看看,为什么神经网络需要非线性,或者说为什么它是一个非线性系统。

1、线性系统是什么样的

先看一个基础知识:线性函数,这是我们在初中就学过的知识点。

假设有一个线性函数:y = kx + b, 这个函数画出来是下面的样子,也就是说, y 和 x 是线性关系。

而这个时候如果又有一个线性函数 z = hy + d,那么,我们可以推断出,变量 z 和 x 同样也是线性关系。

为什么呢? 可以通过下面的变换得到。

z = hy + d

= z(kx + b) + d

= zk x + zb + d

= zk(x) + (zb + d)

令 zk = K, zb + d = B,那么 z 和 x 的关系就可以写出 z = Kx + B

所以,z 和 x 同样是线性关系。

这里想说的一个原理是:多个线性系统的叠加,最终还会是线性系统。

2、神经网络是什么系统呢?

回到神经网络,我们知道卷积的算法公式是 y = x * w,,其中 x 是输入数据,w 是权值,中间的 * 代表卷积计算。关于卷积可以查看:5分钟搞懂卷积

那么x * w 是线性关系还是非线性关系呢?不好意思,就是线性关系。

这是因为卷积的核心计算是乘累加运算,所以,卷积算法也是线性的。

假设神经网络是由大量的卷积算法一层接着一层组成。如果没有非线性因素的引入,那么在数学模型上,这个大的卷积堆砌的模型就会退化成一个简单的线性模型,这就使得多层卷积失去了意义。

层数再多也没用,因为数学上等价于一个卷积,看下图解释的更清楚一些。

这就是原因所在。

所以在很多神经网络模型中,都需要引入非线性因素,从而使得神经网络模型可以拟合成更加复杂多变的非线性系统。

这样模型就可以处理复杂的任务,而不用担心模型在数学上仅仅是一个简单的线性模型了。

怎么引入非线性因素呢?

最常见的方法就是在卷积层后面增加一层非线性的激活层,这也是为什么在很多卷积算法后面,都能看到 relu 函数的原因。

延伸阅读,请参考:神经网络的非线性思想,真的神了

相关推荐
仗剑_走天涯1 小时前
基于pytorch.nn模块实现线性模型
人工智能·pytorch·python·深度学习
cnbestec2 小时前
协作机器人UR7e与UR12e:轻量化设计与高负载能力助力“小而美”智造升级
人工智能·机器人·协作机器人·ur协作机器人·ur7e·ur12e
zskj_zhyl2 小时前
毫米波雷达守护银发安全:七彩喜跌倒检测仪重构居家养老防线
人工智能·安全·重构
gaosushexiangji3 小时前
利用sCMOS科学相机测量激光散射强度
大数据·人工智能·数码相机·计算机视觉
ai小鬼头4 小时前
AIStarter新版重磅来袭!永久订阅限时福利抢先看
人工智能·开源·github
说私域5 小时前
从品牌附庸到自我表达:定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序赋能下的营销变革
人工智能·小程序
飞哥数智坊5 小时前
新版定价不够用,Cursor如何退回旧版定价
人工智能·cursor
12点一刻6 小时前
搭建自动化工作流:探寻解放双手的有效方案(2)
运维·人工智能·自动化·deepseek
未来之窗软件服务6 小时前
东方仙盟AI数据中间件使用教程:开启数据交互与自动化应用新时代——仙盟创梦IDE
运维·人工智能·自动化·仙盟创梦ide·东方仙盟·阿雪技术观
JNU freshman6 小时前
计算机视觉速成 之 概述
人工智能·计算机视觉