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 …
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 …
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 …
为什么现在的大模型要高精度跑GeLU或SwiGLU，而不是改回ReLU …
根据Shazeer（2020）的研究，SwiGLU相比于ReLU在Transformer架构下能降低约1-2%的困惑度，这种性能差距虽然看似不大，但对动辄几十亿甚至千亿参数的LLM而言，能带来的性能收益 …
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 …
Activation function between LSTM layers - Cross Validated
The purpose of the Rectified Linear Activation Function (or ReLU for short) is to allow the neural network to learn nonlinear dependencies. Specifically, the way this works is that ReLU will …
relu激活函数比sigmoid效果好为什么还用sigmoid？ - 知乎
Relu函数的优点可以总结为“灭活”函数， （1）Relu函数可以将小于0的神经元输出归零，从而将这些神经元灭活，以达到稀疏网络来拟合函数的效果。
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 …
在训练神经网络时，为什么大多数情况下在隐藏层使用ReLU而不是 …
在输出层使用ReLU的主要问题是其 输出值范围不受限制，可能会导致输出的值过大或过小，不利于训练和优化。 因此，一般情况下在输出层会使用其他的激活函数，如 sigmoid 或 softmax， …
Can a neural network work with negative and zero inputs?
Dec 22, 2021 · The same issue can arise when a neuron received negative values to its ReLU activation function: since for x<=0 f(x)=0, the output will always be zero, with again zero …