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 …
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 …
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 …
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 …
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。
如何评价新成立的中科院工业人工智能研究所说relu和softmax是唐 …
如何评价新成立的中科院工业人工智能研究所说relu和softmax是唐政提出来的？ 日本工程院院士唐政院士，他的官方主页如此评价：唐政院士最早提出的ReLu神经元激活函数以及Softmax激活 …
为什么现在的大模型要高精度跑GeLU或SwiGLU，而不是改回ReLU …
我认为ReLU的劣势主要体现在两个方面： 第一是早期观念上的误区，认为ReLU容易出现负值梯度为零导致的“神经元死亡”（dead ReLU）现象； 但实际上在Transformer这种带有LayerNorm …
How does rectilinear activation function solve the vanishing …
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 …
How is RELU used on convolutional layer [duplicate]
Apr 25, 2019 · I know that when dealing with artificial neural networks, RELU yields a value based on the weighted sum of the inputs plus a bias term. However, this logic does not seem to apply …
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 …
深度学习中激活函数总结 - 知乎
关于ReLU的缺点，可以参见下面的描述： 神经网络在训练的时候，一旦学习率没有设置好，第一次更新权重的时候，输入是负值，那么这个含有ReLU的神经节点就会死亡，再也不会被激活 …