深度神经网络的非线性意味着什么？

深度神经网络的非线性意味着它具有处理非线性关系的能力。传统的线性模型只能处理线性关系，而深度神经网络通过多层的非线性变换，可以学习和表示更复杂的非线性关系。

具体来说，深度神经网络通过使用激活函数（activation function）在每个神经元上引入非线性变换。激活函数将输入的加权和进行非线性映射，使得神经网络可以学习和表示非线性的模式和特征。常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等。

深度神经网络的非线性意味着它可以处理更复杂的数据模式和特征，从而提高了模型的表达能力和预测准确性。通过多层的非线性变换，深度神经网络可以逐渐提取和组合数据中的高级特征，从而实现更复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

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