为什么神经网络需要大量的非线性激活函数

神经网络之所以需要大量的非线性激活函数，是因为它们能够引入非线性特征，从而提高模型的表达能力。如果神经网络只使用线性激活函数（如恒等函数），则其整体仍然是一个线性模型。在这种情况下，即使增加了更多的神经元，也无法提高模型的表达能力，因为线性组合仍然是线性的。因此，引入非线性激活函数是必要的。

通过使用非线性激活函数，神经网络可以学习到更加复杂的特征和模式，进而提高模型的表达能力。例如，对于图像分类任务，非线性激活函数可以帮助神经网络识别图像中的边缘、角点、纹理等复杂特征。对于自然语言处理任务，非线性激活函数可以帮助神经网络理解文本中的语义和上下文信息。因此，神经网络需要大量的非线性激活函数来提高模型的表达能力，从而实现更加准确和鲁棒的预测。