下列哪一项在神经网络中引入了非线性（）
区块链毕设网qklbishe.com为您提供问题的解答
下列哪一项在神经网络中引入了非线性（）
- A. 随机梯度下降：随机梯度下降是一种优化算法，用于更新神经网络的参数，以最小化损失函数。它本身并不直接引入非线性，而是用于优化模型的参数，使模型能够更快地收敛到最优解。例如，在训练一个简单的线性回归模型时，也可以使用随机梯度下降来更新参数，但线性回归模型本身是线性的，没有因为使用了随机梯度下降就引入非线性。
- B. 修正线性单元（ReLU）：ReLU 是一种激活函数，其数学表达式为。它会将小于 0 的输入值置为 0，大于 0 的输入值保持不变，这种特性使得神经网络能够学习到非线性的关系，从而大大增强了神经网络的表示能力。比如在图像识别中，使用 ReLU 激活函数的神经网络可以更好地提取图像中的非线性特征，如边缘、角点等，故 B 选项正确。
- C. 卷积函数：卷积操作本身是一种线性操作，它通过卷积核在数据上滑动进行加权求和来提取特征。虽然卷积神经网络（CNN）强大的功能主要源于卷积层，但单纯的卷积操作并不引入非线性，通常是在卷积层之后会添加激活函数（如 ReLU）来引入非线性。例如，在对图像进行卷积操作时，卷积核与图像的像素值进行线性组合，得到卷积后的特征图，此时特征图仍然是线性的，需要通过激活函数来使其具有非线性特性。
43:27
以上就是关于问题下列哪一项在神经网络中引入了非线性（）的答案
欢迎关注区块链毕设网-
web3一级市场套利打新赚钱空投教程
区块链NFT链游项目方科学家脚本开发培训
.jpg){kind=link}