【深度学习】线性与非线性

线性:

一个函数或者模型满足以下两个条件,即可被称为线性(两个条件必须同时满足):

  1. 加法性质:f(x+y) = f(x) + f(y)
    对于函数来说,它意味着输入的和等于输出的和;对于模型来说,指的是模型对输入的和等于输出的和。
  2. 齐次性质:f(ax)=af(x)
    对于函数来说,它表示函数的放大或缩小操作;对于模型来说,指的是模型对输入的缩放等于输出的缩放。

非线性:

与线性相对,非线性则表示不能被上述加法性质和齐次性质所描述的函数或模型。在深度学习中,非线性很重要,因为通过引入非线性能够使得模型可以学习和表示更加复杂的关系。例如,在神经网络中,非线性激活函数(如ReLU、Sigmoid、Tanh)通常被嵌入到层之间,使模型具有非线性特征。这样可以使神经网络模型具有更强的表示能力,能够学习到更复杂的数据模式和特征。

深度学习中卷积操作、全连接操作是线性的、sigmoid、Relu等是非线性的。

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