神经网络中的每一层神经元都会对输入数据进行线性变换。A. 正确B. 错误

考查要点：本题主要考查对神经网络基本工作原理的理解，特别是线性变换与非线性激活函数的作用。

解题核心思路：
神经网络的单层运算确实包含线性变换（如矩阵乘法加偏置），但每一层的输出还需通过非线性激活函数处理。若仅进行线性变换，多层叠加仍等价于单层线性模型，无法学习复杂模式。因此，题目中“仅进行线性变换”的表述是错误的。

破题关键点：

• 明确神经网络中线性变换与非线性激活函数的结合使用。
• 理解多层线性变换叠加仍保持线性，而引入非线性函数后模型才具备强大的表达能力。

神经网络的基本结构由多层神经元组成，每层的计算包含以下两步：

1. 线性变换：对输入数据进行线性组合，即 $y = Wx + b$（$W$ 为权重矩阵，$b$ 为偏置项）。
2. 非线性激活：将线性变换的结果通过激活函数（如 ReLU、Sigmoid 等）处理，得到最终输出 $a = \sigma(y)$。

若仅进行线性变换（即省略激活函数），无论多少层叠加，整体仍为线性变换。例如：

• 第一层输出：$y_1 = W_1x + b_1$
• 第二层输出：$y_2 = W_2y_1 + b_2 = W_2(W_1x + b_1) + b_2 = (W_2W_1)x + (W_2b_1 + b_2)$
  此时 $y_2$ 仍可表示为 $Wx + b$ 的线性形式。

因此，神经网络的每一层并非仅进行线性变换，必须结合非线性激活函数才能实现非线性建模。题目描述忽略了这一关键步骤，故答案为 错误。