神经网络中激活函数的作用总结

神经网络中激活函数用来引入非线性因素，用来解决模型不能解决的问题。 基于二分类问题展开讨论。 利用单层感知机模型，可以生成一条直线，将空间内的三角形与圆形分开        对于新的样本（x1，x2），将其带入这个线性模型，得到y>0或者y<0分别对应圆形或者三角形，但是实际上这种思路是假设样本分布是线性可分的，当线性不可分时，便会效果不理想。于是我们试图组合几个不同的这种线性模型来获得更好的分类

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