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Image adjustment: transforming image content
第一类方法计算强度的非线性函数，其与特定图像的像素值无关。这种方法通常用于校正已知的非线性传感器或受体，如人眼。一个众所周知的例子是Gamma校正，实施于adjust_gamma()。
- TensorFlow教程 | TutorialsImproving Linear Models Using Explicit Kernel Methods（使用显式内核方法改进线性模型）
Improving Linear Models Using Explicit Kernel Methods（使用显式内核方法改进线性模型）
直觉：高层次的想法是使用非线性映射将输入空间转换为另一个特征空间（可能更高的维度），其中（变换的）特征是（几乎）线性可分的，然后将线性模型应用于映射的功能。
- TensorFlow教程 | TutorialsConvolutional Neural Networks（卷积神经网络）
Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
模型架构 本CIFAR-10教程中的模型是一个由交替卷积和非线性组成的多层体系结构。这些层之后是完全连接的层，通向softmax分类器。
- TensorFlow指南 | GuideEmbeddings（嵌套）
Embeddings（嵌套）
t-SNE：一种非线性非确定性算法（T分布式随机邻居嵌入），它试图保留数据中的局部邻域，通常以扭曲全局结构为代价。您可以选择是否计算二维或三维投影。
- TensorFlow表现 | PerformanceHow to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
How to Quantize Neural Networks with TensorFlow（如何量化神经网络的张力?）
还有其他的选择，比如songhan的代码，可以通过非线性地分布整个表示中的浮点值来使用较低的位深度，但这些计算的代价往往比较昂贵。
- Git指南 | Guidesgittutorial
gittutorial
即使在具有大量合并分支的复杂非线性历史的情况下，它也足够聪明地执行接近最优的搜索。 gitworkflows[7]：概述推荐的工作流程。
- TensorFlow扩展 | ExtendCreating Estimators in tf.estimator（在tf.estimato创建自定义估算器）
Creating Estimators in tf.estimator（在tf.estimato创建自定义估算器）
然后，神经网络的输入层必须通过激活函数连接到一个或多个隐藏层，激活函数对前一层的数据执行非线性变换。然后将最后一个隐藏层连接到输出层，即模型中的最后一层。
- TensorFlow教程 | TutorialsA Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network（TF层指南:构建卷积神经网络）
A Guide to TF Layers: Building a Convolutional Neural Network（TF层指南:构建卷积神经网络）
卷积层通常将ReLU激活函数（https://en.wikipedia.org/wiki/Rectifier_（neural_networks％29））应用于输出以将非线性引入到模型中。
- Git外部系统 | External Systemsgit svn
git svn
使用gitpull或gitmerge使用gitsvnset-treeA..B会导致触犯到SVN时被压扁的非线性历史，这可能导致合并提交意外扭转了以前的SVN提交。
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