神经网络：神经网络中的激活层是做什么的？
Neural Networks: What does the activation layer in neural networks do?
我正在阅读所有关于神经网络的精彩文章。
我知道我必须使用它，但我在理解激活层的实际作用时遇到了问题。
有人可以用最简单的方式解释一下吗？
如果我错了请纠正我，但我将其视为权重（？）或单个神经元对于给定观察的重要性。这有点接近？
激活函数旨在将 non-linear 行为引入网络。没有任何激活的网络是完全线性的，这样它就无法学习很多有趣的问题。
神经网络中激活的基本思想是函数组合，每一层都有一个激活，并且 "stacks" 随着网络变得更深，网络可以表示的函数的复杂性增加。
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有人可以用最简单的方式解释一下吗？
如果我错了请纠正我，但我将其视为权重（？）或单个神经元对于给定观察的重要性。这有点接近？
激活函数旨在将 non-linear 行为引入网络。没有任何激活的网络是完全线性的，这样它就无法学习很多有趣的问题。
神经网络中激活的基本思想是函数组合，每一层都有一个激活，并且 "stacks" 随着网络变得更深，网络可以表示的函数的复杂性增加。