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ReLU函数，全称为Rectified Linear Unit，是一种在深度学习中广泛使用的激活函数。其核心特点是：保留正数部分，将负数部分截断为零。这种简单的数学变换在神经网络的训练中起到了至关重要的作用。 在深度学习的众多激活函数中，ReLU函数因其简洁和高效成为了最受欢迎的选择之一。它的基本形式是f(x) = max(0, x)，即当输入x为正数时，输出保持不变；当输入x为负数时，输出为零。这种处理方式模拟了生物神经元的“全或无”的放电特性。 ReLU函数的主要优势在于其非线性特性。它能够解决深层网络中的梯度消失问题，使得模型能够学习到更加复杂的特征。此外，ReLU函数的计算速度非常快，因为它不涉及复杂的数学运算，仅仅是基于输入值进行阈值处理。 然而，ReLU函数也存在一些局限性。例如，当输入为负数时，梯度为零，这可能导致部分神经元“死亡”，即不再对任何输入有反应。为了解决这个问题，研究者提出了Leaky ReLU、Parametric ReLU等改进版本。 总的来说，ReLU函数以其简单、高效的特点在深度学习中占据了一席之地。尽管存在一些局限性，但它仍然是激活函数的首选之一，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。 作为深度学习中的重要组成部分，理解ReLU函数的原理和特性对于研究和应用深度神经网络具有重要意义。