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第912章 文科生学编程难度越来越大（第2页）
（1，1）
→
输出
0。
如果把这四种情况画在二维坐标平面上，你会发现它们无法用一条直线来分开“1”和“0”。
这意味着：线性逻辑无法解决
xor
问题。
在20世纪60年代，这个悖论一度让“神经网络研究”陷入停滞，直到后来引入了“非线性激活函数”，才真正突破。
经济学类比：这就像工业社会的转型点。
?t原来的工艺逻辑已经无法满足新的市场需求。
?t必须引入更复杂的机器（数学建模、非线性函数）来提升生产力。
此时，编程开始从“工匠逻辑”走向“科学建模”。
?
三、非线性编程与数学的进入
当代人工智能，尤其是大模型的核心，是非线性函数的叠加与优化。其基本形式：
y
=
f（sum
w_i
x_i
+
b）
?t线性部分：输入乘以权重再加偏置。
?t非线性部分：激活函数（如
sigid、re露），突破了线性分隔的限制。
没有非线性，就无法解决复杂问题。
因此，数学知识成为编程不可或缺的基础：
1.t高等数学：导数、极限
→
用于梯度下降优化。
2.t线性代数：矩阵运算
→
用于神经网络的参数存储与运算。
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