saltar al contenido principal
paste
bin
.ca
type · paste · share
⌘
K
Familia
La familia bin
pastebin.ca
centro
Share text and code with expiry and privacy controls.
imagebin.ca
Upload and share images with direct links.
filebin.ca
Drop a file and get a shareable link.
notebin.ca
Write Markdown notes with durable links.
turl.ca
Short, reputation-checked links.
attn.ca
Notifications and alerts for your services.
voicebin.ca
Record and share short voice clips.
dnsbin.ca
Inspect DNS and debug records.
Docs
Iniciar sesión
?
← volver a la publicación
›
Editar / bifurcar
Publicación sin título
#7cTrUQbfZS
public / public
nueva versión
anónimo
creado 2 days ago
Caduca en 5 days
669 B
sintaxis:
text
Tus cambios crean una nueva publicación enlazada a esta — la original no se toca.
nueva versión
Tus cambios crean una nueva publicación enlazada a esta — la original no se toca.
Título (opcional)
Nombre de archivo
Sintaxis
text
text
bash
c
cpp
css
diff
dockerfile
go
html
ini
java
javascript
json
kotlin
lua
makefile
markdown
nginx
php
python
ruby
rust
shellscript
sql
swift
toml
typescript
xml
yaml
Visibilidad
Feed público
Acceso
public
Caduca
7 días
10 min
1 hora
1 día
7 días
30 días
90 días
personalizada…
Caducidad personalizada
Nota de cambio
(opcional)
Esta publicación aparecerá en el feed público. Cambia Visibilidad si solo quieres compartirla por enlace.
Crear nueva versión
Cancelar
Pegar o escribir…
神经网络依靠非线性激活函数(GELU/ReLU等),可以自动从原始输入学习高阶非线性组合,自动拟合复杂映射关系,不需要人工构造多项式特征;传统线性回归模型本身是线性的,必须手动增加高次项才能拟合非线性。 以 y=x^2+2x 为例,神经网络如何在不人工构造x^2的情况下学到这个非线性关系? 网络通过多层线性变换+GELU非线性激活的叠加,等价构造出高阶多项式映射。输入x经过线性层加权求和,再经过GELU非线性变换,多层叠加后,网络参数自动学习出等价于 x^2+2x 的非线性映射,自动拟合目标函数。