有两种办法，
- 泰勒公式，也就是增加特征。
y = w0 + w1 x + w2 x^2 + ... + wn x^n
- 隐层采用非线性激活函数，随便一个都行，但是必须是有界的，然后就能拟合了。
隐层激活函数y = sigmoid(x)
输出端没必要采用非线性的，直接y = x 就ok了
注意提升 隐层的宽度
有两种办法，
激活函数区别和作用 本质： 激活函数是来向神经网络中引入非线性因素，通过激活函数，神经网络就可以拟合各种曲线...
神经网络中常用的激活函数 Introduce 理论上神经网络能够拟合任意线性函数，其中主要的一个因素是使用了非线性...
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简介 因为神经网络是线性组合,激活函数给神经元引入了非线性因素,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数,这样神经网...
本文标题：神经网络拟合非线性函数
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