ReLU是什么的简称？

最新推荐文章于 2025-07-12 12:15:41 发布
转载 最新推荐文章于 2025-07-12 12:15:41 发布 · 4.6k 阅读 · 1

  • ReLU——Rectified Linear Unit (整流线性单元)
    R e L U ( x ) = m a x ( 0 , x ) ReLU(x)=max(0,x) ReLU(x)=max(0,x)
  • ELU——Exponential linear units（指数线性单元）
    E L U ( x ) = { x ; x ≥ 0 a ( e x − 1 ) ; x &lt; 0 ELU(x)=\left\{ \begin{aligned} x ; x\geq0 \\ a(e^x-1);x&lt;0 \end{aligned} \right. ELU(x)={x;x≥0a(ex−1);x<0​
  • Leaky ReLU

L e a k y R e L U ( x ) = { x ; x ≥ 0 a x ; x &lt; 0 Leaky ReLU(x)=\left\{ \begin{aligned} x ; x\geq0 \\ ax;x&lt;0 \end{aligned} \right. LeakyReLU(x)={x;x≥0ax;x<0​

  • GeLU——Gaussian Error Linerar Units（高斯误差线性单元）

在这里插入图片描述
https://blog.youkuaiyun.com/liruihongbob/article/details/86510622

ReLU（Rectified Linear Unit）和Sigmoid激活函数
qq_35831906的博客
12-10 2116
在实际使用中，ReLU常用于隐藏层，而Sigmoid常用于输出层（用于二分类任务）。随着研究的进展，有一些变体，如Leaky ReLU、Parametric ReLU、ELU等，旨在改进激活函数的性能。Sigmoid函数将输入映射到（0，1）之间的范围，常用于二分类问题。然而，Sigmoid函数在输入远离零时梯度接近零，可能导致梯度消失问题，尤其在深度网络中。ReLU是一种简单而有效的激活函数。ReLU在许多深度学习模型中被广泛使用，因为它在梯度下降中的计算上相对简单，且有效防止了梯度消失问题。
ReLU,Sigmoid,Tanh,softmax,pipeline【基础知识总结】
zik的博客
11-27 3895
一、ReLU（Rectified Linear Activation Function） 1、优点 2、缺点 3、补充 1.Leaky ReLUs 2.参数化修正线性单元（PReLU） 3.随机纠正线性单元（RReLU） 二、Sigmoid 1、优点 2、缺点 三、Tanh（hyperbolic tangent） 四、Sigmoid 和 Tanh 激活函数的局限性 五、softmax（归一化指数函数） 1、将预测结果转化为非负数 2、各种预测结果概率之和等于1 3、例子 六、pipeline
深入理解ReLU函数（ReLU函数的可解释性）
热门推荐
Kanny
01-06 14万+
本篇博文主要来源于对文章 Unwrapping The Black Box of Deep ReLU Networks: Interpretability, Diagnostics, and Simplification 的学习，同时还有部分内容摘自wiki百科。 什么是ReLU函数？ ReLU，全称为：Rectified Linear Unit，是一种人工神经网络中常用的激活函数，通常意义下，其指代数学中的斜坡函数，即 f(x)=max⁡(0,x) f(x)=\max(0,x) f(x)=max(0,x
激活函数是什么？常用的激活函数：ReLU函数、sigmoid函数和tanh函数
最新发布
wh1236666的博客
07-12 765
第一个图展示 Sigmoid 函数本身的非线性特性（将输入映射到 (0,1) 区间）；第二个图展示 Sigmoid 导数的分布特性（中间大、两边小，易导致梯度消失）。
ReLU是什么
m0_49844997的博客
02-23 932
ReLU（Rectified Linear Unit，修正线性单元）是深度学习中应用最广泛的激活函数之一，其核心作用是为神经网络引入非线性能力，同时解决传统激活函数的局限性。以下是关于ReLU的详细解析：
Relu简介
qq_55126913的博客
02-09 5305
Relu(Linear rectification function)是深度学习中的一种激活函数
ReLU
智障儿童欢乐多
11-10 4453
ReLU Relu(rectified liner unit) 线性修正单元 ​ 在深度神经网络中，通常使用一种叫**修正线性单元(Rectified linear unit，ReLU）**作为神经元的激活函数。ReLU起源于神经科学的研究：2001年，Dayan、Abott从生物学角度模拟出了脑神经元接受信号更精确的激活模型，如下图： 其中横轴是时间(ms)，纵轴是神经元的放...
leaky relu 呢？
09-11
Leaky ReLU是一种激活函数，它是ReLU...然而，它可能并不总是比ReLU或其他变体（例如Parametric ReLU，简称PReLU，其中α是可以学习的参数）有更好的表现，这通常需要通过实验来确定最适合特定问题的激活函数。
relu蒙
02-20
"ReLU蒙"通常指的是在深度学习领域中广泛使用的激活函数——Rectified Linear Unit（简称ReLU）。ReLU函数在神经网络中的作用至关重要，它为神经元引入非线性特性，使得网络有能力学习更复杂的模式。在本篇文章中，...
CNNdaima-tuxiangshibie.rar_MATLAB 深度学习_cnn Relu_matlab中的CNN_re
07-14
在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是处理图像识别和分类任务的重要工具。本文将深入探讨标题“CNNdaima-tuxiangshibie.rar_MATLAB 深度学习_cnn Relu_matlab中的CNN_re”所...
关于Relu文章的理解翻译Deep Sparse Rectifier Neural Networks
10-30
关于Relu文章的理解翻译，原文见paper：Deep Sparse Rectifier Neural Networks
SimpleNN.zip_simplenn是什么_神经网络_神经网络设计
07-14
首先，"simplenn是什么"，可以理解为一个简化的神经网络模型。SimpleNN可能是一个为了教学或初学者理解神经网络工作原理而设计的简单神经网络框架。它通常包含较少的层次和节点，以便于分析和理解。在提供的文件中，...
ReLU函数简介
xiaoxiang_AQ 的博客
09-20 4万+
打开一些神经网络的网络描述文件，可以看到不同的层，其中就有一种层的类型，叫做ReLU。今天正好有小伙伴问起，虽然是基础部分但是还是来总结一下吧。首先看网络结构描述的形式：layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult: 1 } param {
ReLU函数
ML_amateur的博客
05-21 1万+
1.非线性激励函数 引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了，不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数. 2.选择ReLU作为激活函数 Relu函数的定义是： Relu函数图像如下图所示： relu函数的作用就是增加了神经网络各层之间的非线性关系 ...
ReLU 函数
qq_43215538的博客
03-29 1022
ReLU 函数 线性整流函数（Linear rectification function），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数（activation function），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。 定义 通常意义下，线性整流函数指代数学中的斜坡函数，即 而在神经网络中，线性整流作为神经元的激活函数，定义了该神经元在线性变换之后的非线性输出结果。换言之，对于进入神经元的来自上一层神经网络的输入向量，使用线性整流激活函数的神经元会输出 至下一层神经元或作为整个神经网络的
神经网络 - 激活函数（ReLU 函数）
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
02-27 9980
ReLU（Rectified Linear Unit，修正线性单元）是一种广泛应用于深度学习中的激活函数。其定义为：f(x) = max(0, x)，即当输入大于0时，输出为输入值；当输入小于或等于0时，输出为0。然而，ReLU也存在一些局限性，例如在训练过程中，某些神经元可能会因为始终输出0而“死亡”，即所谓的“神经元死亡”问题。为此，研究者提出了Leaky ReLU、Parametric ReLU等改进版本，以缓解这一问题。
激活函数之ReLU函数
tian_panda的博客
08-27 9万+
0 前言 激活函数的引入是为了增加神经网络模型的非线性，没有激活函数每层就相当于矩阵相乘。每一层输出都是上层的输入的线性函数，无论神经网络多少层，输出都是输入的线性组合，就是最原始的感知机 加入激活函数，给神经元引入非线性因素，神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。 1 激活函数之ReLU函数 ReLU函数是目前比较火的一个激活函数,函数公式：，函...
Relu代码实现
zhuiyunzhugang的博客
05-30 3330
# -*- coding:UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1.0 / (1.0 + np.exp(-x)) def Relu(x): if x<=0: return 0 else: return x...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值