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Non linéaire signifie que la sortie ne peut pas être reproduite à partir d'une combinaison linéaire des entrées (qui n'est pas la même que la sortie qui rend une ligne droite - le mot pour ceci est affine).
- Que signifie la non-linéarité dans l'apprentissage automatique?
- Que signifie la non-linéarité?
- Qu'entendez-vous par linéarité et non-linéarité dans l'apprentissage automatique?
- Pourquoi la non-linéarité est-elle importante dans l'apprentissage automatique?
Que signifie la non-linéarité dans l'apprentissage automatique?
Que signifie la non-linéarité? Cela signifie que le réseau neuronal peut approcher avec succès les fonctions qui ne suivent pas la linéarité ou peuvent prédire avec succès la classe d'une fonction divisée par une limite de décision qui n'est pas linéaire.
Que signifie la non-linéarité?
La non-linéarité est un terme utilisé dans les statistiques pour décrire une situation où il n'y a pas de relation droite ou directe entre une variable indépendante et une variable dépendante. Dans une relation non linéaire, les changements dans la sortie ne changent pas de proportion directe avec les changements dans l'une des entrées.
Qu'entendez-vous par linéarité et non-linéarité dans l'apprentissage automatique?
Les données linéaires sont des données qui peuvent être représentées sur un graphique linéaire. Cela signifie qu'il existe une relation claire entre les variables et que le graphique sera une ligne droite. Les données non linéaires, en revanche, ne peuvent pas être représentées sur un graphique de ligne.
Pourquoi la non-linéarité est-elle importante dans l'apprentissage automatique?
Avoir une non-linéarité est important car il permet aux couches suivantes de se développer mutuellement. Deux couches linéaires consécutives ont la même puissance (ils peuvent représenter exactement le même ensemble de fonctions) qu'une seule couche linéaire.
