为啥感知器要用线性函数，而不用非线性函数，或者神经网络的输入层为啥要用线性函数真心感谢
首先呢，不是perceptron用了线性函数，而是给这个线性函数起了个名字叫perceptron，所以不存在为什么感知器要用线性函数。
【为啥感知器要用线性函数，而不用非线性函数，或者神经网络的输入层为啥要用线性函数真心感谢】 
其次，XOR问题是非linearly separable，但这不意味着在同一维度里nonlinear function就能解决XOR问题（实际套了一层activation function的unit已经不是线性的了）。我也想画个圈把对角线圈起来，然而那个圈并不叫函数。引入更高维度的函数可以把它们区分开，但是麻烦。当然可能还有其他的什么办法，有的话请大神们指正。
最经济实惠的操作就是再加一层。这样做的intuition是什么呢？相当于你从更高的维度换了一个视角看问题，数据还是原来的数据，但你看到的是另一个视角的数据，就像正视图，侧视图，你先把物体在三维旋转，然后压扁到平面上。这样转换到另一个space的数据，就可以被下一层用线性函数区分了。
■网友
定义如此，如果用非线性函数就不叫感知器了吧。
这个问题有点像，为啥面积是底边乘以高，而不是底边乘以夹脚为n度的斜边。
■网友
个人观点：第一是要保证模型可导，误差可反向传递。第二模型复杂度，功能性完整的情况下，计算简单。第三，通用性强，比如只需预测一个线性函数，用的模型都是非线性的，学习出来的比较复杂，可能导致overfitting。第四，经验之谈，大家使用的结果证明，这些面对不同的对象，也可以发挥功能。如有不对的地方请指正。
■网友
本来就是要用来拟合复杂函数的，当然越简单越好
■网友
线性是一种美学。相关研究较多，凸，且通常情况下能work。至于异或问题，可以用核映射到另外一个线性可分空间，继续线性分类。对于非线性问题，用线性模型进行局部拟合通常情况下也是可行的。最关键的是，线性，美，凸，研究的多。
■网友
可以用其它非线性函数，但是他们给这种感知器起了别的名字
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