ReLU激活函数杂谈

最新推荐文章于 2025-05-02 18:22:53 发布
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分类专栏： pytorch 神经网络 文章标签： 神经网络 深度学习 python 算法
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在实现多层感知机代码实现中使用了ReLU激活函数：
R e L U ( x ) = m a x ( x , 0 ) ReLU(x)=max(x,0) ReLU(x)=max

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ReLu及其变体如何解决非线性问题
Kevin.wang
07-27 1523
我们知道线性方程可以做到，将一个平面划分成两个： 线性函数−5−2∗x+y-5-2*x +y−5−2∗x+y将一个平面分为两部分，使用Relu后，分类边界不再是横穿x-y位置的直线。将x轴以下的部分切掉，从而得到上面右侧图中所示的角度区域。 我们加入了四个relu函数，最终的输出是通过应用一个线性模型将所有这些角区域加到一起来构建的，看起来就像是平面折叠了一样。下面显示了这样一个输出决策区域的示例： 现在可以想象构建一个有20 ~ 30 Relus的网络，并得到如下所示的分类边界： 所以虽然ReLu
ReLU函数详解及反向传播中的梯度求导
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1. 定义 ReLU函数, 即线性整流函数(Rectified Linear Unit), 是神经网络结构中常用的非线性激活函数. 其定义如下: ReLU(x)={0,x⩽0x,x>0 ReLU(x) = \left\{ \begin{array}{rr} 0, &a
深度学习之激活函数（Python实现）
uncle_ll的博客
08-01 2936
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() sess = tf.Session() x_vals = np.linspace(start=-...
ReLU函数及其Python实现
Humbunklung的专栏
05-02 910
ReLU（Rectified Linear Unit，修正线性单元）函数是深度学习中常用的激活函数之一。它的定义非常简单：对于输入值xxx，如果xxx大于0，则输出xxx；如果xxx小于或等于0，则输出0。ReLUxmax⁡0xReLUxmax0xfxxifx00ifx≤0f(x) =fxx0​ifx0ifx≤0​ReLU函数图像如下所示：当输入为负数或零时，输出为零；当输入为正数时，输出等于输入本身。
python数据分析之曲线拟合（2）：三角函数sin/cos拟合
碧海蓝天
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方法 获取实验数据x, y 利用scipy.optimize.curve_fit()进行三角函数拟合。 curve_fit本质是提供一个目标函数和初值，通过优化算法去搜索出最佳的拟合参数。 在这里目标函数定义为：a0sin⁡(a1x+a2)+a3a_0\sin(a_1x+a_2)+a_3a0​sin(a1​x+a2​)+a3​ 需要给出一个初值[a0, a1, a2, a3]。主要是频率参数a1，可通过傅里叶变换fft得到一个初值。 得到拟合出的系数，进行后续的数据处理。比如周期，频率，峰峰值等
ReLU函数
ML_amateur的博客
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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激活函数图片
08-29
- *2* [ReLU激活函数杂谈](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_38733333/14034340)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc...
【机器学习】 Sigmoid函数：机器学习中的关键激活函数
鑫宝的博客
08-09 7099
Sigmoid函数，也称为逻辑函数（Logistic Function），是一种常见的S型函数。Sx11e−xSx1e−x1​其中，e是自然对数的底数，约等于2.71828。
利用激活函数对鸢尾花分类
m0_70911440的博客
11-27 825
鸢尾花是一种被广泛用于分类问题的数据集合，而利用激活函数与非线性化对鸢尾花进行分类则是一种常见的做法。例如，鸢尾花的花瓣长度和花瓣宽度之间的关系可能是非线性的，而线性模型只能给出一个简单的线性组合，无法刻画出这种复杂的关系。激活函数是机器学习中一个重要的概念，它引入了非线性的变化，使得神经网络能够学习复杂的非线性模式。在这里，我们将使用Python编程语言和一些流行的机器学习库来演示如何利用激活函数和非线性化对鸢尾花进行分类。结果显示，使用激活函数和非线性化进行鸢尾花分类的模型能够取得较高的准确率。
深度学习 -- 神经网络 2
LearningX的博客
10-12 873
目录1. 深度神经网络 vs 神经网络2. 单层隐藏层的神经网络2.1 激活函数2.2 为什么需要非线性的激活函数2.3 激活函数的导数2.4 前向传播Forward propagration2.5 反向传播Backward propagation3. 单层隐藏层神经网络的构建实例代码实例 1. 深度神经网络 vs 神经网络 如上图所示： 当数据量比较少的时候，传统机器学习的性能提升很快，甚至...
relu函数的作用
weixin_46516242的博客
03-15 6600
relu函数的作用
CReLU激活函数
zhe_csdn的博客
10-12 594
https://www.cnblogs.com/nowgood/p/crelu.html
【深度学习pytorch-26】reLU函数
m0_69378371的博客
02-15 1210
ReLU（Rectified Linear Unit，修正线性单元）是当前深度学习中最常用的激活函数之一。它的主要优点是计算简单且能够有效缓解梯度消失问题，尤其是在深层网络中。因此，ReLU 已成为大多数神经网络隐藏层的标准激活函数。ReLU 激活函数是一种简单且高效的非线性激活函数，广泛应用于神经网络的隐藏层。它的优点是计算简单，能够有效避免梯度消失问题，适合深度网络的训练。缺点是存在“死神经元”问题，负输入会导致神经元不再更新。为了解决这一问题，提出了 Leaky ReLU、PReLU 等变种。
深度学习：ReLU函数详解
m0_73640344的博客
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ReLU（Rectified Linear Unit）函数是深度学习中最常用的激活函数之一，特别是在构建卷积神经网络和深层前馈神经网络时。它的简单性和有效性使其成为激活函数的首选之一。
【3】激活函数
03-28 582
1、什么是激活函数？在神经元中，输入input，通过加权求和之后再通过了一个函数的变换处理，这个函数就是激活函数（Activition Function）2、激活函数的作用？模型的表达能力不够，引入激活函数是为了添加非线性因素。不添加激活函数的时候，无论多少层网络输出都是线性方程添加了激活函数之后就可以解决类似下图这样一些线性不可分的情况：通用近似定理：单隐层神经网络只要隐层神经元的个数足够多，可...
ReLU函数简介
xiaoxiang_AQ 的博客
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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 {
算法基础---ReLU激活函数及其变种
putiancaijunyu的专栏
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1 ReLU激活函数提出的背景 1）降低计算量。 早期使用的sigmoid函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多； 2）解决梯度消失的问题 对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信息...
神经网络之激活函数面面观
Leo的博客
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转载自： 【机器学习】神经网络之激活函数面面观 - 仙道菜 - 博客频道 - youkuaiyun.com http://blog.youkuaiyun.com/cyh_24/article/details/50593400 日常 coding 中，我们会很自然的使用一些激活函数，比如：sigmoid、ReLU等等。不过好像忘了问自己一(n)件事： 为什么需要激活函数？激活函数都有哪些？都
ReLU 激活函数
最新发布
07-07
<think>我们正在回答用户关于ReLU激活函数的定义和用途的问题。 根据系统级指令，我们需要使用中文回答，并且数学表达式要正确使用LaTeX格式（行内用$...$，独立公式用$$...$$）。 同时，我们需要生成相关问题，并在回答中自然地添加引用标识（如果有引用的话）。 用户的问题是关于ReLU激活函数的定义和在神经网络中的用途。 参考站内引用，虽然提供了几个引用，但只有引用[1]和[4]可能相关，但引用[1]是关于RNN的，引用[4]是关于优化器的，与ReLU直接关系不大。因此，我们主要依靠自己的知识库来回答。 回答结构： 1. 首先给出ReLU的定义（包括数学表达式）。 2. 解释ReLU的用途和为什么在神经网络中流行。 3. 可以简要提及优缺点。 4. 生成相关问题。 注意：我们不需要强制使用引用，如果引用不相关就不使用。但根据指令，如果引用了就要在末尾加引用标识。由于用户提供的引用中没有直接关于ReLU的，我们这里不添加引用标识。 定义： ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数的数学定义为： 对于输入$x$，输出为$f(x) = \max(0, x)$。 用途： ReLU在神经网络中作为激活函数，用于引入非线性，使得神经网络可以学习非线性关系。它解决了梯度消失问题（在正区间），并且计算简单高效。 下面开始组织回答。</think>### ReLU 激活函数的定义与用途 #### 定义 ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数的数学定义为： $$ f(x) = \max(0, x) $$ 其中 $x$ 是神经元的输入值。该函数将所有负输入值映射为 0，正输入值保持不变。 #### 用途与特性 1. **非线性建模** 通过将负值归零，ReLU 引入了非线性特性，使神经网络能够学习复杂模式，同时避免了线性激活函数的表达能力限制。 2. **缓解梯度消失** 在正区间 ($x > 0$) 的导数为 1（即 $\frac{df}{dx} = 1$），有效缓解了深层网络中的梯度消失问题[^1]。 3. **计算高效** 仅需比较和阈值操作（相比 Sigmoid/Tanh 的指数运算），显著提升训练速度，尤其适合大规模数据和深层网络[^2]。 4. **稀疏激活** 负输入输出 0 的特性使神经元具有稀疏激活性，模拟生物神经元的"全有或全无"特性，提升网络效率[^3]。 #### 局限性 - **神经元死亡**：过大梯度可能导致负输入区域神经元永久失活（梯度为 0 无法更新） - **非零中心化**：输出始终 $\geq 0$，可能影响梯度下降效率 #### 典型应用场景 - 卷积神经网络（CNN）的隐藏层激活 - 循环神经网络（RNN）的门控单元（如 LSTM 的候选状态） - 与 Batch Normalization 结合加速深度网络训练[^4] ```python # PyTorch 中的 ReLU 实现示例 import torch.nn as nn relu = nn.ReLU() input_tensor = torch.tensor([-1.0, 0.5, 2.0]) output = relu(input_tensor) # 输出: [0.0, 0.5, 2.0] ```
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