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谈谈神经网络中的非线性激活函数——ReLu函数 - 知乎
ReLu，全称是Rectified Linear Unit，中文名称是线性整流函数，是在神经网络中常用的激活函数。通常意义下，其指代数学中的斜坡函数，即 f (X)=max (0, X) 。
常见激活函数（Sigmoid、Tanh、Relu、Leaky Relu、Softmax）
不同的激活函数有不同的输出范围，比如Sigmoid函数的输出在 (0, 1)之间，Tanh函数的输出在 (-1, 1)之间，ReLU函数的输出在 [0, ∞)之间。
激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU
整流线性单位函数（Rectified Linear Unit, ReLU），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数，通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。
一篇入门之-ReLu激活函数（ReLu的表达式、图像、特性、导数）-老饼讲解
ReLu函数是深度学习中最常用的激活函数，它在大于0时为自身，小于0时等于0，本文讲解ReLu函数的表达式、图像，以及ReLu函数的导数、导数图像，并进一步展示它的优势，通过本文，可以快速了解ReLu函数是什么，包括ReLu的特点、图像、导数、作为激活函数的
(ReLU LeakyReLU PReLU Swish)激活函数解析 - 知乎
ReLU（Rectified Linear Unit）数学表达式: f (x)=max⁡ (0,x) 优点计算高效：仅需判断 x>0，比Sigmoid Tanh快得多。缓解梯度消失：正区间的梯度恒为1，适合深层网络训练。
深度学习—激活函数详解（Sigmoid、tanh、ReLU、ReLU6及变体P-R-Leaky、ELU、SELU、Swish、Mish . . .
本文全面解析了各种激活函数，包括Sigmoid、tanh、ReLU及其变体，ELU、SELU、Swish、Mish和Maxout等。讨论了它们的特点、优缺点及应用场景，特别是对非线性建模和梯度消失问题的解决。
ReLU激活函数在CNN中的作用及其变体 - 智猿学院-IT界的百科全书
总结今天我们详细介绍了 ReLU 激活函数及其几种常见的变体，包括 Leaky ReLU、PReLU、ELU 和 Swish。每种激活函数都有其独特的优缺点，选择哪种激活函数取决于具体的任务和数据集。在实际应用中，建议尝试不同的激活函数，找到最适合你模型的那一款。
谈谈神经网络中的非线性激活函数——ReLu函数 - 知乎
ReLu，全称是Rectified Linear Unit，中文名称是线性整流函数，是在神经网络中常用的激活函数。通常意义下，其指代数学中的斜坡函数，即。其对应的函数图像如下所示：