什么是非线性量化？并举一个容易理解的例子？

非线性量化是一种将输入信号转换为离散信号的方法，其中不同区间的量化间隔不同。这种方法可以更好地适应信号的统计特性，并提高信号的编码效率。

一个容易理解的例子是音频信号的量化。在线性量化中，我们将音频信号的幅度范围划分为相等的间隔，然后将每个间隔映射到一个定量的数字。但是，音频信号的幅度范围并不总是均匀分布的，因此非线性量化可以更好地捕捉到信号的实际分布情况。例如，在非线性量化中，我们可以将较小的幅度范围划分为更细的间隔，而将较大的幅度范围划分为更粗的间隔，这样可以更好地保留音频信号的细节信息。

相关问题

什么是非线性量化？并举一个例子？

非线性量化是一种将连续的信号映射到离散的值的过程，其中映射不是线性的。在非线性量化中，信号的不同部分可能会映射到不同数量级的离散值。这种量化方式可以用于数字信号处理和数字图像处理中。

一个常见的例子是μ律非线性量化，它用于数字音频处理中。在μ律量化中，音频信号的幅度被映射到一组非线性量化级别，这些量化级别在低幅度区域有更高的分辨率，在高幅度区域则有更低的分辨率。这种非线性量化方式使得低幅度信号的细节得到更好的保留，同时在高幅度信号的峰值处可以减少量化误差。

为什么激活函数都是非线性的?

激活函数都是非线性的是因为神经网络中的线性变换无法捕捉到非线性的模式和关系。如果所有激活函数都是线性的，那么网络就只能表现出线性变换的能力，无法进行更加复杂的特征学习和抽象表示。因此，非线性激活函数可以增加网络的表达能力，使得神经网络可以学习和描述更加复杂、多样化的输入输出关系。