线性神经网络 python代码

2744557306

线性神经网络是一种基础的神经网络模型，其原理和作用如下：
! k3 ^) T+ e" M) X* `5 ]: h' P* g
% r* C1 N. h; F5 p) O**原理：**
- 线性神经网络由一个输入层、一个输出层组成，每个输入特征与输出节点之间有权重连接。
- 输出节点的计算是输入特征与对应权重的线性组合，不包含非线性变换。
- 输出结果是由线性模型预测得出，通常用于回归问题或简单的线性分类。
+ I; |. t& t. j4 M! S. v
**作用：**
2 K" p0 e( Y2 `/ D- 线性神经网络适用于解决线性可分或近似线性问题，如简单的回归和分类任务。
" @1 D/ r0 f6 V0 \3 J- 可用于进行特征提取和降维，通过学习输入特征之间的线性关系来得到新特征表示。
' l% [# `& ]) U5 U+ O- 在复杂任务中作为基础模型使用，可以用作其他更复杂神经网络模型的一部分，如激活函数的输入层。

虽然线性神经网络简单，但在一些简单问题上仍然具有一定的应用性，同时也为其他更复杂的神经网络模型提供了基础。
4 T7 v  V) r- E

# m& b2 Z2 j& |' y/ h$ r7 p$ U

8 c  A: n0 V, b