Howtosignalprocessing
- Was macht eine behobene lineare Einheit??
- Wie definieren Sie Relu??
- Das ist lineare Funktionsrelu?
- Warum wird die Relu -Funktion verwendet??
Was macht eine behobene lineare Einheit??
Die korrigierte lineare Einheit ist die am häufigsten verwendete Aktivierungsfunktion in Deep -Learning -Modellen. Die Funktion gibt 0 zurück, wenn sie negative Eingaben empfängt, aber für einen positiven Wert x gibt sie diesen Wert zurück zurück. Es kann also als f (x) = max (0, x) geschrieben werden.
Wie definieren Sie Relu??
Was ist Relu? Relu ist eine nichtlineare Aktivierungsfunktion, die in mehrschichtigen neuronalen Netzwerken oder tiefen neuronalen Netzwerken verwendet wird. Diese Funktion kann dargestellt werden als: wobei x = ein Eingangswert. Gemäß Gleichung 1 ist der Ausgang von Relu der Maximalwert zwischen Null und Eingangswert.
Das ist lineare Funktionsrelu?
Relu ist zur Darling -Aktivierungsfunktion der neuronalen Netzwerkwelt geworden. Kurz gesagt, es ist eine stückweise lineare Funktion, die für alle negativen Werte von x und gleich A × x ist, da A ein lernbarer Parameter ist, als 0 für alle negativen Werte von x und gleich A × X.
Warum wird die Relu -Funktion verwendet??
Die Relu-Funktion ist eine weitere nichtlineare Aktivierungsfunktion. Relu steht für behobene lineare Einheit. Der Hauptvorteil der Verwendung der Relu -Funktion gegenüber anderen Aktivierungsfunktionen besteht darin, dass sie nicht alle Neuronen gleichzeitig aktiviert.
