深度学习中的激活函数：从ReLU到GELU

引言

深度学习作为人工智能领域的关键技术，已经展现出强大的能力。而激活函数作为深度神经网络中的关键组成部分，对模型性能有着重要影响。激活函数的选择直接影响到神经网络的训练速度和收敛效果，甚至可以决定模型的最终表现。本文旨在全面探讨深度学习中的激活函数，从基础理论到具体激活函数的原理、优缺点及应用场景，帮助读者深入了解这一关键领域。

深度学习的发展历程

深度学习的发展历程可以追溯到20世纪40年代，当时神经网络的概念首次被提出。然而，由于计算能力和数据资源的限制，神经网络在很长一段时间内并未得到广泛应用。直到20世纪80年代末和90年代初，随着计算机性能的飞速提升和海量数据的积累，神经网络研究逐渐复苏。这一阶段的一个重要突破是1986年由Rumelhart、Hinton和Williams等人提出的反向传播算法（Backpropagation），它使得神经网络的训练速度大大提高。

进入21世纪，随着GPU的广泛应用和大数据时代的到来，深度学习迎来了爆发式的发展。2006年，Geoffrey Hinton等人提出的深度信念网络（Deep Belief Network）使得深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。2012年，Alex Krizhevsky等人基于深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在I