谈谈神经网络中的非线性激活函数——ReLu函数 - 知乎
Jan 29, 2024 · 从ReLU函数及其表达式可以看出，ReLu其实就是一个取最大值的函数。 在输入是负值的情况下，其输出为0，表示神经元没有被激活。 这意味着在网络的前向传播过程中，只有部分神经元 …
Why do we use ReLU in neural networks and how do we use it?
Why do we use rectified linear units (ReLU) with neural networks? How does that improve neural network? Why do we say that ReLU is an activation function? Isn't softmax activation function for neu...
machine learning - What are the advantages of ReLU over sigmoid ...
The state of the art of non-linearity is to use rectified linear units (ReLU) instead of sigmoid function in deep neural network. What are the advantages? I know that training a network when ReLU is
RELU只是把负数变成0，为什么可以作为激活函数？激活函数的本质是 …
ReLU的数学本质——为什么简单反而最强大 2022年秋天，我在准备一个技术分享时，深入研究了ReLU的数学原理，这彻底改变了我对"简单"的看法。
为什么现在的大模型要高精度跑GeLU或SwiGLU，而不是改回ReLU跑低 …
这个问题其实非常有意思，因为它涉及 大模型的计算精度和激活函数的选择背后的权衡，尤其是在最近量化热潮和硬件资源优化的大背景下。 首先明确一点： 现在主流的大模型，普遍采用GeLU或SwiGLU …
如何理解ReLU activation function? - 知乎
sigmoid function用0到1之间的值表示，输出在该class为真的概率。但ReLU function应该如何理解，图像上应…
在残差网络中激活函数relu的使用，为什么不使用leakyrelu、rrule等改 …
ReLU的简洁高效：ReLU函数形式简单，计算量小，能够显著提高训练速度，这是其在残差网络中广泛应用的基础。 死区问题与改进：ReLU存在死区问题，即当输入为负时，输出为零，导致神经元失活。 …
relu激活函数比sigmoid效果好为什么还用sigmoid？ - 知乎
题主说Relu比sigmoid效果好指的是 梯度消失 这个问题吧？参照下面附录，这个问题在神经网络，尤其是有多个隐藏层神经网络中确实较大！ 但是sigmoid如果用在 2-3层的简单网络 中就差别不大了，所以 …
How does rectilinear activation function solve the vanishing gradient ...
Oct 14, 2015 · I found rectified linear unit (ReLU) praised at several places as a solution to the vanishing gradient problem for neural networks. That is, one uses max(0,x) as activation function. When the …
为什么说Relu是非线性激活函数，在大于0部分不是线性的吗？
一、图像分析 首先，单看Relu函数的左边或者右边，确实是线性的，整体来看，也确实是分段函数，说它是非线性函数也勉强说得过去，但为什么应用到神经网络里面就成了非线性激活函数呢？ 这里先对 …