为什么不用线性函数做激活函数 cad设置了线型为什么没有区别？
cad设置了线型为什么没有区别？
1、改了线型没有变化：你画的图太大或则太小，这样就将线型的比例改一改（全选线，按Ctrl1，这个可以见到有个线型比例，默认是1，参照图的大小改大货改小来看。）
2、改了线宽没有变化：再点激活窗口下方的“总是显示/封印线宽”选项。
3、应该没事的时候输入一个RE回车重换生成看看视图。
自然语言处理的核心技术是什么？
说白的自然语言处理，那是研究能实现人与计算机之间用自然语言接受快速有效通信的各种理论和方法，谁都知道，那就是做研究人该如何同计算机交流的学科
那他的核心技术又在哪儿？我想知道为什么可以基于人和计算机之间的别人交流？
我们从以上几个方面好好谈谈：
先知道一点帮一下忙目前遇到的难点。
1.语言的多样性倒致了语种不同，那是会造成语序相同，所以才如果用虽然的方法去处理各种语言，就肯定导致语序不前后连贯的问题。
2.词义的歧义性，很多的词并何止华指一个意思，还是需要看上下文语境。比如说苹果，如果不是没有上下文语境，我们如何很清楚，这是水果，还是品牌呢？
3.句法的模糊性，自然语言的语法是顾左右而言它的，针对同一个句子可能有多种剖析社会树，而我们必须明白了前后文才能挑选出来最适合的剖析树。
4.如此大规模数据集的建设，自然语言处理是以统计机器学习为基础的，那你是需要大量的数据集，但是构建体系数据集是一项费事费力还太费钱的工作，因此导致目前的数据集并没有什么提升横竖斜建议使用的地步。
很清楚难点以后，我们再看看他的核心技术，为么能够进行机器和人类的交流。
1.多层感知机的应用，实际非线性激活函数（tanh函数，Sigmoid函数）对线性不可分数据进行分类
卷积神经网络的应用，才是一种特殊的前向传播网络，奇异的结构性因素带来的是更少的参数需求和更深的网络层数。
3.RNN
循环神经网络的应用，能解决卷积神经网络不能加强上下文关系的问题，在用循环结构，以至于其像人一样占据了记忆能力。
长短期记忆网络的应用，LSTM是一种特殊能量的RNN,利用解决会导致依赖性太强问题。和传统的RNN一样，网络结构是再重复一遍的，每次来的训练，神经元和神经元之间需要传递一些信息。传统的RNN，每个重复的模块里都是个很简单tanh层。
Sequence（序列对），
一类End-want-End的算法框架，也就是从序列到序列的转换模型框架，应用在机器翻译，自动启动应答等场景。Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder（编码-解码）框架实现，Encoder和Decoder绝大部分是可以是横竖斜的文字，语音，图像，视频数据，模型是可以区分CNN、RNN、LSTM、GRU、BLSTM等等。所以我基于Encoder-Decoder，我们这个可以怎么设计出各种各样的应用算法。
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