还得是神经网络！就是这么帅啊！！

。基础概念：神经网络与线性变化神经网络的核心原理是利用连续线性变化和非线性激活函数的组合。线性变化类似于函数 y=kx+by = kx + by=kx+b，通过对输入进行加权求和并加上截距，得到一条直线。非线性变化则由激活函数完成，它在数据的决策过程中引入了非线性特征。 直线分割与判断以二维平面中的直线为例，一条直线能将平面分割成两部分，具体位置可通过函数 z=y−x+2z = y – x + 2z=y−x+2 进行判定。若点位于直线的上方，则 z>0z > 0z>0，反之 z<0z < 0z<0。通过定义一个判断函数，我们可以简单地判断一个点是否位于直线的上方或下方，这在人工智能领域中被称为“激活函数”。 从简单图形到复杂图形的扩展通过类似的方式，可以判断点是否位于三角形、矩形等简单图形内。当判断涉及多个判断条件时，我们可以通过将这些判断函数的输出作为新的输入，结合线性变化和激活函数进行进一步的决策。例如，判断一个点是否在三角形内部，可以通过三个判断函数的输出值来组合，进一步决策。 神经网络的表达能力神经网络之所以能够拟合任意函数，正是由于其可以通过层叠多个神经元进行复杂的非线性映射。例如，当需要判断点是否在某个圆形区域内时，我们只需要增加足够多的直线（或判断函数），通过多层神经网络的输出进行组合，从而拟合出圆形区域。通过逐层构造和调整，神经网络能够模拟超级复杂的决策边界。 从二分类到多分类的扩展虽然上述讨论主要是针对二分类问题，但在实际应用中，许多问题是多分类问题。例如，判断一个点位于多个不同区域内时，神经网络的输出层可以根据每个区域设置多个输出节点，最终选择输出为1的节点，确定点的所在区域。这种多层次的决策过程，使得神经网络能够处理复杂的多分类问题。