为什么神经网络都要使用非线性激活函数

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神经网络之所以使用非线性激活函数，是因为其具有以下重要特性和作用：

• 引入非线性：使用非线性激活函数能够使神经网络模型具备处理非线性关系的能力。线性激活函数只能产生线性变换，而非线性激活函数引入了非线性元素，使神经网络能够学习和表示更加复杂的函数关系。
• 模型的表达能力：使用非线性激活函数可以提高神经网络的表达能力。线性模型受限于其可表示的函数类别，无法很好地捕捉到非线性关系。通过使用非线性激活函数，神经网络可以实现更加复杂的映射，从而增强其表达能力。
• 解决分类问题：非线性激活函数能够帮助神经网络处理分类问题。许多真实世界的问题不是线性可分的，而是具有复杂的决策边界。非线性激活函数的引入使神经网络能够学习和表示这些非线性决策边界，从而更好地解决分类问题。
• 反向传播：非线性激活函数的非线性导数是实现反向传播算法的必要条件。反向传播通过计算损失函数对网络参数的偏导数，在训练神经网络时进行梯度下降更新。如果使用线性激活函数，网络的深度将没有实际作用，因为在多层网络中，多次线性变换仍然只是一个线性变换。
• 缓解梯度消失问题：非线性激活函数可以缓解梯度消失问题。在深层神经网络中，经过多次线性变换后，如果使用线性激活函数，梯度可能会衰减到接近零，导致网络难以训练。而非线性激活函数在激活范围内具有较大的梯度，有助于传播和更新梯度，提高训练效果。
  
  

基于以上原因，非线性激活函数被广泛应用于神经网络中，使其能够处理非线性关系、提高表达能力、解决分类问题，并实现有效的反向传播和训练。

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