性的！

    但如果我们在每一层加上非线性激活函数（如 ReLU、sigmoid、tanh），就相当于在直线上加入拐弯和弯曲，让神经网络能学习更复杂的模式，比如：

    这样，神经网络就能学习类似“魔法迷宫”的复杂路径，而不是一座简单的直桥。

    5. 结论

    ? 线性关系就像一座笔直的桥，简单、可预测，但无法解决复杂问题。

    ? 非线性关系就像魔法迷宫，路径复杂，但可以通往更广阔的世界。

    ? 神经网络需要非线性，否则它只能解决简单的问题，无法学习复杂的数据模式。

    在现实世界中，大多数问题都是非线性的，所以机器学习和深度学习的核心就是学习这些非线性关系，帮助我们更准确地理解和预测世界的运行规律！