网站的推广,唐山做网站的电话,网网站建设公司,北京公关公司神经网络的线性部分和非线性部分是其构成中的两个核心元素#xff0c;它们共同决定了模型的能力和行为。让我们分别看一下这两部分#xff1a;
1. 线性部分
线性部分通常是指神经网络中的加权和操作。这部分可以用以下形式表示#xff1a;
[ z W \cdot x b ]
W 是权重…神经网络的线性部分和非线性部分是其构成中的两个核心元素它们共同决定了模型的能力和行为。让我们分别看一下这两部分
1. 线性部分
线性部分通常是指神经网络中的加权和操作。这部分可以用以下形式表示
[ z W \cdot x b ]
W 是权重矩阵x 是输入向量b 是偏置项。这个表达式是线性的因为它是关于输入 x 的线性组合。线性意味着输出是输入的简单加权和变化没有复杂的弯曲或转折。
在这种线性关系中如果输入发生小的变化输出也会有相应的比例变化。这部分的特性是非常简单的它没有能力去捕捉复杂的数据模式或特征。因此单靠线性结构的神经网络是无法处理复杂任务的。
2. 非线性部分
非线性部分是通过激活函数引入的。常见的激活函数包括 ReLU修正线性单元Sigmoid 和 Tanh 等。以 ReLU 为例它的定义是
[ f(z) \max(0, z) ]
这个函数是非线性的因为它改变了输入与输出之间的关系当 z 大于 0 时输出等于输入当 z 小于等于 0 时输出等于 0。非线性函数使得神经网络能够对输入的变化进行复杂的反应从而捕捉数据中的非线性模式和复杂关系。
线性与非线性的结合
在神经网络中线性部分加权求和和非线性部分激活函数是交替结合的。这种结合使得神经网络可以表达非常复杂的函数关系。单纯的线性层虽然简单但无法解决复杂问题而非线性层则赋予了模型更强的表达能力。
为什么线性部分会导致对抗样本脆弱性
论文指出神经网络对对抗样本的脆弱性并不完全是由其非线性部分造成的实际上线性部分在高维空间中的行为已经足以导致这种脆弱性。在高维空间中线性函数可以被轻微的扰动很容易地推向不同的分类边界即便扰动是很小的。这解释了为什么生成对抗样本不需要高度复杂的非线性只要存在线性操作模型就有可能被攻击。
因此尽管神经网络的非线性部分使它能够解决复杂任务但在对抗攻击的情况下线性部分却成了主要的薄弱点。
