Estoy tratando de entender el significado matemático de los modelos de clasificación no lineal:
Acabo de leer un artículo que habla de que las redes neuronales son un modelo de clasificación no lineal.
Pero me doy cuenta de que:
La primera capa:
La capa posterior
Se puede simplificar a
Una red neuronal de dos capas es solo una simple regresión lineal
Esto se puede mostrar a cualquier número de capas, ya que la combinación lineal de cualquier número de pesos es nuevamente lineal.
¿Qué hace que una red neuronal sea un modelo de clasificación no lineal?
¿Cómo afectará la función de activación a la no linealidad del modelo?
¿Me puedes explicar?