神经网络解决非线性问题,非线性回归神经网络

是的，可以用你这种说法来理解两个变量之间存在‘一次’的函数关系，就称它们之间存在线性关系。线性函数值的就是y=f(x) y和x是线性关系， x和y就是正比关系或反比关系。

非线性关系就是两者之间不成正比或反比神经网络通常用一个函数来做输出层。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

给你一个例子来说明如何用神经网络非线性回归好文案。

如，用神经网络拟合函数 y=0.12*exp(-0.23*x)+0.54*exp(-0.17*x)*sin(1.23*x)执行代码如下：图1为未经过训练的曲线；图2为经过训练后的曲线仿真误差：MSE = 9.5322e-07。

神经元的广泛互联与并行工作必然使整个网络呈现出高度的非线性特点。在客观世界中，许多系统的输入与输出之间存在着复杂的非线性关系，对于这类系统，往往很难用传统的数理方法建立其数学模型。

设计合理地神经网络通过对系统输入输出样本对进行自动学习，能够以任意精度逼近任何复杂的非线性映射。神经网络的这一优点能使其可以作为多维非线性函数的通用数学模型。

该模型的表达

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原文地址：https://blog.csdn.net/super67269/article/details/127444038

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