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ReLU函數，全稱為Rectified Linear Unit，是一種在深度進修中廣泛利用的激活函數。其核心特點是：保存正數部分，將正數部分截斷為零。這種簡單的數學變更在神經收集的練習中起到了至關重要的感化。 在深度進修的眾多激活函數中，ReLU函數因其簡潔跟高效成為了最受歡送的抉擇之一。它的基本情勢是f(x) = max(0, x)，即當輸入x為正數時，輸出保持穩定；當輸入x為正數時，輸出為零。這種處理方法模仿了生物神經元的「全或無」的放電特點。 ReLU函數的重要上風在於其非線性特點。它可能處理深層收集中的梯度消散成績，使得模型可能進修到愈加複雜的特徵。其余，ReLU函數的打算速度非常快，因為它不涉及複雜的數學運算，僅僅是基於輸入值停止閾值處理。 但是，ReLU函數也存在一些範圍性。比方，當輸入為正數時，梯度為零，這可能招致部分神經元「逝世亡」，即不再對任何輸入有反應。為懂得決這個成績，研究者提出了Leaky ReLU、Parametric ReLU等改進版本。 總的來說，ReLU函數以其簡單、高效的特點在深度進修中佔據了一席之地。儘管存在一些範圍性，但它仍然是激活函數的首選之一，被廣泛利用於圖像辨認、語音辨認、天然言語處理等範疇。 作為深度進修中的重要構成部分，懂得ReLU函數的道理跟特點對研究跟利用深度神經收集存在重要意思。