使用Keras实现非线性回归有两种加激活函数的方法。一种是在每个神经元中加入激活函数，另一种是在每个隐藏层中加入激活函数。本文将介绍这两种方法，并用代码演示它们在非线性回归中的实现。对于初学者来说，这篇文章将帮助他们快速理解如何使用Keras库进行非线性回归。
使用每个神经元中加激活函数的方式，输入层和输出层将不加激活函数，隐藏层加激活函数。例如，使用Sigmoid作为激活函数的代码可以如下：
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_dim=1))
model.add(Activation('sigmoid'))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='sgd')
第二种方法是在每个隐藏层中加入激活函数，输入层和输出层不加激活函数。例如，使用ReLU作为隐藏层激活函数的代码可以如下：
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_dim=1))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
两种方法都可以实现非线性回归，但不同的激活函数会产生不同的效果。在实际应用中，选择适当的激活函数非常重要。除了上面提到的Sigmoid和ReLU，还有很多其他种类的激活函数可以使用。
本文介绍了使用Keras实现非线性回归的两种方法，帮助读者快速上手使用Keras进行机器学习。不同的激活函数会产生不同的效果，选择合适的激活函数非常重要。
