機(jī)器學(xué)習(xí)0-為什么Relu函數(shù)

文章目錄

• 機(jī)器學(xué)習(xí)0-為什么Relu函數(shù)
• • @[toc]
  • 1-手搓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)步驟總結(jié)
  • 2-為什么要用Relu函數(shù)
  • 3-進(jìn)行L1正則化
  • • 修改后的代碼
    • 解釋
  • 4-進(jìn)行L2正則化
  • • 解釋
    • 注意事項(xiàng)
  • 5-Relu激活函數(shù)多有夸張
  • • 1-細(xì)數(shù)Relu函數(shù)的5宗罪
    • 2-Relu函數(shù)5宗罪詳述
  • 6-那為什么要用這個(gè)Relu函數(shù)
  • 7-文本分類情感分析任務(wù)激活
  • • 特征之間的關(guān)系
    • 常用的激活函數(shù)
    • 總結(jié)
  • 8-專業(yè)詞匯解釋

1-手搓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)步驟總結(jié)

• 1）基于【預(yù)測(cè)值和真實(shí)值】最小的差別（使用最小二乘法）計(jì)算誤差值
• 2）如何求解【最小二乘法】的方法，分別針對(duì)w和b進(jìn)行求導(dǎo)，計(jì)算方法叫做【梯度下降求解】->引入【迭代步數(shù)】+【學(xué)習(xí)率】的概念
• 3）為了解決多個(gè)神經(jīng)元的線性組合還是直線的問題進(jìn)行非線性變換（激活函數(shù)）->引入ReLu等激活函數(shù)，各取所長
• 4）OK，至此已經(jīng)完美的解決了【線性模型】+【誤差計(jì)算】+【梯度求解】+【非線性變化】的問題，直接可以得到我們的模型了
• 5）但是這樣的模型太過完美，導(dǎo)致計(jì)算的數(shù)據(jù)可能針對(duì)【訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)】太過完美，針對(duì)新數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)不準(zhǔn)->引入【L1/L2正則】

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2-為什么要用Relu函數(shù)

為什么一個(gè)小學(xué)生都會(huì)的函數(shù)，可以解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度問題？

1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于線性組合進(jìn)行變換了，就會(huì)導(dǎo)致所有的線性函數(shù)不論經(jīng)過多少次變換都還是一個(gè)線性函數(shù)
2）OK,現(xiàn)在引入【非線性環(huán)變換-Relu函數(shù)】那么怎么解釋這幾個(gè)問題？

• 1）多個(gè)Relu函數(shù)線性變換到底是個(gè)什么鬼？->可以用python進(jìn)行繪制【曲線】->OK,y值經(jīng)過Relu(y)后再線性組合可以表示非線性問題
• 2）那為什么要用這個(gè)Relu函數(shù)？貌似我隨手寫一個(gè)函數(shù)，sin、cos、tan、cot甚至我手寫一個(gè)只要不是直線的方程都可以實(shí)現(xiàn)【非線性變換】->答案：【生物學(xué)啟示】+【計(jì)算效率】

誠實(shí)一點(diǎn)：別說太多玄乎的東西，就兩個(gè)核心點(diǎn)【老板親兒子->神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)啟示】+【計(jì)算時(shí)偷懶->把負(fù)數(shù)置為0,這樣就不用計(jì)算負(fù)數(shù)部分的運(yùn)算(計(jì)算效率)】

其他【稀疏性】+【緩解梯度消失問題】->先說【緩解梯度消失問題】只要斜率為0大家都會(huì)梯度消失，sigmoid或tanh這樣的飽和非線性函數(shù)斜率會(huì)變?yōu)?，Relu函數(shù)在小于0時(shí)，直接就全變?yōu)?（直接躺平，大家都梯度消失了，所以這個(gè)接口太牽強(qiáng)了）

再說【稀疏性】所謂的【稀疏性】說人話就是讓部分參數(shù)不參與計(jì)算（不激活），實(shí)現(xiàn)這個(gè)方式也太簡單了，我可以選擇跳過隨機(jī)參數(shù)或者其他的方式都行，所以這個(gè)接口也太牽強(qiáng)

• 3）OK，如果是【老板的兒子】當(dāng)然是選擇接納他啦，還能怎么辦！那Relu函數(shù)的主要負(fù)責(zé)什么場(chǎng)景，這樣我們遇到這些場(chǎng)景，趕緊找Relu函數(shù)去大展拳腳，秀一波肌肉？->【線性特征場(chǎng)景(一半是線性)】+【長文本的稀疏計(jì)算(數(shù)據(jù)置0保留核心)】+【深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(數(shù)據(jù)置0計(jì)算簡單)】

• ReLU有一半是線性方程，可以很好的學(xué)習(xí)到線性特征；

• 因?yàn)楹唵卧谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算中可以有效計(jì)算；

• 文本分類和情感分析等任務(wù)中只有核心的要點(diǎn)關(guān)鍵字，使用RelU可以剔除沒有梯度變化的數(shù)據(jù)

• 4）OK,【老板的兒子】再有本事也得找?guī)褪诌M(jìn)行互補(bǔ)，有沒有其他的激活函數(shù)也可以解決這些事情？-> 四大金剛：Sigmoid、ReLU、Tanh 和 Leaky ReLU

其他激活函的場(chǎng)景：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0NDM4OTYyOQ==&mid=2247484448&idx=1&sn=f5ae1d222067f7125cba799742ee17d3&chksm=c32428b2f453a1a43a99d88b060f1366dde591afa1ed78825a978e83a4bb3fe1eac922ddd217&token=142243382&lang=zh_CN#rd

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3-進(jìn)行L1正則化

在你的代碼中，你已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了基本的梯度下降算法來擬合一個(gè)簡單的線性模型，并使用Sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)。為了防止過擬合，你可以通過添加L1正則化來限制模型的復(fù)雜度。L1正則化通過在損失函數(shù)中添加模型參數(shù)的絕對(duì)值之和來實(shí)現(xiàn)。

下面是如何在你的代碼中添加L1正則化的步驟：

1. 定義正則化項(xiàng)：在損失函數(shù)中添加L1正則化項(xiàng)。
2. 修改梯度計(jì)算：在計(jì)算梯度時(shí)，考慮正則化項(xiàng)的影響。

修改后的代碼

import numpy as np# 輸入數(shù)據(jù)
x_data = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
y_data = np.array([0, 2, 4, 6, 8])# 初始化參數(shù)
m = 0
b = 0# 超參數(shù)
learning_rate = 0.01
epochs = 1000
lambda_l1 = 0.01  # L1正則化系數(shù)# Sigmoid激活函數(shù)
def sigmoid(x):return 1 / (1 + np.exp(-x))# Sigmoid的導(dǎo)數(shù)
def sigmoid_derivative(x):return sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))def compute_gradients(m, b, x, y, lambda_l1):N = len(x)z = m * x + by_pred = sigmoid(z)  # 使用sigmoid作為激活函數(shù)error = y_pred - ydL_dy_pred = errordL_dz = dL_dy_pred * sigmoid_derivative(z)  # 使用sigmoid的導(dǎo)數(shù)# 計(jì)算L1正則化的梯度dm_l1 = lambda_l1 * np.sign(m)db_l1 = lambda_l1 * np.sign(b)# 計(jì)算總的梯度dm = (2/N) * np.sum(dL_dz * x) + dm_l1db = (2/N) * np.sum(dL_dz) + db_l1return dm, dbfor epoch in range(epochs):dm, db = compute_gradients(m, b, x_data, y_data, lambda_l1)m = m - learning_rate * dmb = b - learning_rate * dbif epoch % 100 == 0:z = m * x_data + by_pred = sigmoid(z)  # 使用sigmoid作為激活函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)loss = np.mean((y_pred - y_data)**2) + lambda_l1 * (abs(m) + abs(b))  # 添加L1正則化項(xiàng)print(f"Epoch {epoch}: m = {m}, b = {b}, loss = {loss}")print(f"Final equation: y = {m} * x + {b}")

解釋

1. 正則化系數(shù) lambda_l1：這是一個(gè)超參數(shù)，控制L1正則化的強(qiáng)度。較大的值會(huì)導(dǎo)致模型參數(shù)更接近于零，從而減少模型的復(fù)雜度。

2. 正則化項(xiàng)的梯度：在 compute_gradients 函數(shù)中，我們添加了L1正則化的梯度 dm_l1 和 db_l1。L1正則化的梯度是參數(shù)的符號(hào)函數(shù) np.sign(m) 和 np.sign(b) 乘以正則化系數(shù) lambda_l1。

3. 損失函數(shù)：在計(jì)算損失時(shí)，我們添加了L1正則化項(xiàng) lambda_l1 * (abs(m) + abs(b))，這會(huì)使得模型參數(shù)的絕對(duì)值之和最小化。

通過這種方式，L1正則化可以幫助模型避免過擬合，尤其是在數(shù)據(jù)量較小或特征較多的情況下。

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4-進(jìn)行L2正則化

你的代碼嘗試使用梯度下降算法通過線性回歸擬合線性數(shù)據(jù)，并且使用了 Sigmoid 激活函數(shù)。然而，對(duì)于線性數(shù)據(jù)，使用 Sigmoid 激活函數(shù)并不是最佳選擇，因?yàn)樗鼤?huì)將輸出壓縮到 0 和 1 之間，這可能導(dǎo)致?lián)p失函數(shù)值很高且收斂緩慢。

另外，你的代碼中沒有加入 L2 正則化來避免過擬合。為了在代碼中添加 L2 正則化，我們需要在損失函數(shù)中加入一個(gè)正則化項(xiàng)，并在計(jì)算梯度時(shí)考慮這個(gè)項(xiàng)。L2 正則化項(xiàng)通常表示為參數(shù)的平方和乘以一個(gè)正則化系數(shù) λ。

以下是修改后的代碼，加入了 L2 正則化：

import numpy as np# 輸入數(shù)據(jù)
x_data = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
y_data = np.array([0, 2, 4, 6, 8])# 初始化參數(shù)
m = 0
b = 0# 超參數(shù)
learning_rate = 0.01
epochs = 1000
lambda_reg = 0.1  # 正則化系數(shù)# Sigmoid激活函數(shù)
def sigmoid(x):return 1 / (1 + np.exp(-x))# Sigmoid的導(dǎo)數(shù)
def sigmoid_derivative(x):return sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))def compute_gradients(m, b, x, y, lambda_reg):N = len(x)z = m * x + by_pred = sigmoid(z)  # 使用sigmoid作為激活函數(shù)error = y_pred - ydL_dy_pred = errordL_dz = dL_dy_pred * sigmoid_derivative(z)  # 使用sigmoid的導(dǎo)數(shù)dm = (2/N) * np.sum(dL_dz * x) + (2 * lambda_reg * m / N)  # 添加L2正則化項(xiàng)db = (2/N) * np.sum(dL_dz) + (2 * lambda_reg * b / N)  # 添加L2正則化項(xiàng)return dm, dbfor epoch in range(epochs):dm, db = compute_gradients(m, b, x_data, y_data, lambda_reg)m = m - learning_rate * dmb = b - learning_rate * dbif epoch % 100 == 0:z = m * x_data + by_pred = sigmoid(z)  # 使用sigmoid作為激活函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)loss = np.mean((y_pred - y_data)**2) + (lambda_reg * (m**2 + b**2) / N)  # 添加L2正則化項(xiàng)print(f"Epoch {epoch}: m = {m}, b = {b}, loss = {loss}")print(f"Final equation: y = {m} * x + {b}")

解釋

1. L2 正則化項(xiàng)：在 compute_gradients 函數(shù)中，我們添加了 L2 正則化項(xiàng) (2 * lambda_reg * m / N) 和 (2 * lambda_reg * b / N)，分別對(duì) m 和 b 的梯度進(jìn)行正則化。
2. 損失函數(shù)：在計(jì)算損失函數(shù)時(shí)，我們也添加了 L2 正則化項(xiàng) (lambda_reg * (m**2 + b**2) / N)。

注意事項(xiàng)

• 正則化系數(shù) λ：lambda_reg 是一個(gè)超參數(shù)，需要通過交叉驗(yàn)證等方法來選擇合適的值。
• 數(shù)據(jù)線性：對(duì)于線性數(shù)據(jù)，使用線性激活函數(shù)（如直接使用 z 而不是 sigmoid(z)）可能會(huì)更合適，這樣可以避免 Sigmoid 的壓縮效應(yīng)。
• 學(xué)習(xí)率：學(xué)習(xí)率 learning_rate 也需要適當(dāng)調(diào)整，以確保模型能夠收斂。

希望這些修改能幫助你更好地理解和應(yīng)用 L2 正則化。

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5-Relu激活函數(shù)多有夸張

Relu激活函數(shù)是一個(gè)初中生都可以隨手寫出來的一個(gè)函數(shù)，看一下想法有多夸張【人有多么懶，地有多大產(chǎn)】

• 1）直接把帶負(fù)值公式全部刪除了（啊啊啊啊啊啊啊。。。。）

• 2）直接把負(fù)值參數(shù)全部抹掉了是個(gè)什么概念，我類比一下：數(shù)學(xué)老師讓我算題

  -2x+3y=5
  4x+7y=8
  3x+8y=15
  

• 3）我感覺負(fù)數(shù)不好看，直接把第一個(gè)公式刪掉了，按照下面兩個(gè)公式進(jìn)行計(jì)算了。（啊啊啊啊啊啊啊。。。。）

• 4）恐怖的不是我把這個(gè)公式刪掉了，恐怖的是整個(gè)AI圈都在用這個(gè)方法進(jìn)行求解（啊啊啊啊啊啊啊。。。。）

1-細(xì)數(shù)Relu函數(shù)的5宗罪

• 1-引入非線性(解決線性組合的缺陷)

• 2-計(jì)算效率高（強(qiáng)制把梯度設(shè)置為1和0-為0時(shí)把數(shù)據(jù)丟掉了）

• 3-緩解梯度消失問題（強(qiáng)制把梯度設(shè)置為1和0）

• 4-稀疏激活（強(qiáng)制把梯度設(shè)置為1和0）

• 5-死亡ReLU問題（強(qiáng)制把梯度設(shè)置為1和0）

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2-Relu函數(shù)5宗罪詳述

引入非線性：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，如果沒有激活函數(shù)，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等價(jià)于單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)榫€性變換的組合仍然是線性的。激活函數(shù)引入了非線性，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和表示復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系。

計(jì)算效率高：ReLU函數(shù)的計(jì)算非常簡單，只需要進(jìn)行一次閾值操作，即判斷輸入是否大于0。這在計(jì)算上比其他激活函數(shù)（如sigmoid或tanh）要高效得多，因?yàn)樗鼈兩婕爸笖?shù)運(yùn)算。

3）緩解梯度消失問題：在深度網(wǎng)絡(luò)中，使用sigmoid或tanh等飽和激活函數(shù)時(shí)，容易出現(xiàn)梯度消失問題，即在反向傳播過程中，梯度值會(huì)隨著層的加深而指數(shù)級(jí)衰減，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練困難。ReLU在x>0區(qū)域的梯度恒為1，因此可以緩解這個(gè)問題，使得深層網(wǎng)絡(luò)更容易訓(xùn)練。

稀疏激活：ReLU函數(shù)會(huì)將所有負(fù)輸入置零，這會(huì)導(dǎo)致一部分神經(jīng)元在某些情況下不被激活，從而形成稀疏的激活模式。這種稀疏性有助于減少計(jì)算量，并可能有助于特征學(xué)習(xí)。

5）死亡ReLU問題：盡管ReLU有很多優(yōu)點(diǎn)，但也存在一些問題。其中一個(gè)問題是“死亡ReLU”現(xiàn)象，即當(dāng)神經(jīng)元的輸入長期為負(fù)時(shí)，其梯度為零，權(quán)重不再更新，神經(jīng)元變得無效。為了解決這個(gè)問題，一些變體如Leaky ReLU、PReLU和ELU被提出，它們?cè)趚<0時(shí)引入一個(gè)小的斜率，以避免神經(jīng)元死亡。

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6-那為什么要用這個(gè)Relu函數(shù)

貌似我隨手寫一個(gè)函數(shù)，sin、 cos、 tan、 cot甚至我手寫一個(gè)只要不是直線的方程都可以實(shí)現(xiàn)【非線性變換】

確實(shí)，許多函數(shù)都可以實(shí)現(xiàn)非線性變換，包括sin、cos、tan、cot等。然而，ReLU（Rectified Linear Unit）函數(shù)在深度學(xué)習(xí)中被廣泛使用，主要基于以下幾個(gè)原因：

1. 計(jì)算效率：ReLU函數(shù)非常簡單，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為f(x) = max(0, x)。這意味著在計(jì)算時(shí)只需要進(jìn)行一個(gè)簡單的比較和取最大值操作，這比其他復(fù)雜的非線性函數(shù)（如sin、cos等）要快得多。

2. 稀疏性：ReLU函數(shù)會(huì)將所有負(fù)值置為0，這有助于引入稀疏性。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，稀疏性通常被認(rèn)為是一種有益的特性，因?yàn)樗梢詭椭Ｐ透玫胤夯?#xff0c;并減少過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，這也使得網(wǎng)絡(luò)更加高效，因?yàn)樵S多神經(jīng)元在某一時(shí)刻可能處于非激活狀態(tài)（輸出為0），從而節(jié)省了計(jì)算資源。

3. 緩解梯度消失問題：在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)使用像sigmoid或tanh這樣的飽和非線性函數(shù)時(shí)，梯度在反向傳播過程中可能會(huì)逐漸消失，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練。而ReLU函數(shù)在正數(shù)區(qū)域內(nèi)的導(dǎo)數(shù)為1，這意味著梯度可以順暢地通過該層，從而緩解了梯度消失的問題。

4. 生物學(xué)啟示：ReLU函數(shù)在某種程度上模擬了生物神經(jīng)元的激活方式。在生物學(xué)中，神經(jīng)元通常只在輸入信號(hào)達(dá)到一定閾值時(shí)才會(huì)被激活。ReLU函數(shù)通過設(shè)定一個(gè)閾值（在本例中為0），實(shí)現(xiàn)了類似的行為。

當(dāng)然，ReLU函數(shù)也有其局限性，例如“死亡ReLU”問題，即當(dāng)神經(jīng)元在訓(xùn)練過程中一直處于非激活狀態(tài)時(shí)，其權(quán)重可能無法得到有效的更新。為了解決這個(gè)問題，人們提出了一些ReLU的變種，如Leaky ReLU、Parametric ReLU等。

總的來說，盡管存在許多其他非線性函數(shù)可供選擇，但ReLU函數(shù)因其簡單性、高效性和在深度學(xué)習(xí)中的良好表現(xiàn)而成為了一個(gè)流行的選擇。

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7-文本分類情感分析任務(wù)激活

在文本分類、情感分析等自然語言處理任務(wù)中，特征之間的關(guān)系通常是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來捕捉的。這些特征可以是詞向量、詞頻、句子結(jié)構(gòu)等，而激活函數(shù)則在這些模型中起到關(guān)鍵作用，幫助模型學(xué)習(xí)非線性關(guān)系，從而更有效地進(jìn)行分類或情感分析。

特征之間的關(guān)系

1. 線性關(guān)系：在某些簡單的文本分類任務(wù)中，特征之間的關(guān)系可能是線性的。例如，詞頻特征可以直接用于線性回歸或邏輯回歸模型。
2. 非線性關(guān)系：在更復(fù)雜的任務(wù)中，特征之間的關(guān)系往往是非線性的。例如，情感分析中，詞語的順序、上下文關(guān)系等都需要通過非線性模型來捕捉。
3. 層次關(guān)系：在深度學(xué)習(xí)模型中，特征之間的關(guān)系通常是通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來捕捉的。每一層的輸出都是對(duì)輸入特征的更高層次的抽象表示。

常用的激活函數(shù)

1. ReLU（Rectified Linear Unit）：

   • 公式：$f(x)=\max (0,x)$
   • 優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算簡單，避免了梯度消失問題，廣泛用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和全連接網(wǎng)絡(luò)（FCN）。
   • 適用場(chǎng)景：適用于大多數(shù)文本分類和情感分析任務(wù)，尤其是在深層網(wǎng)絡(luò)中。

2. Sigmoid：

   • 公式：$f(x)=\frac{1}{1+e^{?x}}$
   • 優(yōu)點(diǎn)：輸出范圍在0到1之間，常用于二分類問題。
   • 缺點(diǎn)：容易出現(xiàn)梯度消失問題，尤其是在深層網(wǎng)絡(luò)中。
   • 適用場(chǎng)景：適用于二分類的情感分析任務(wù)。

3. Tanh（Hyperbolic Tangent）：

   • 公式：$f(x)=\tanh (x)=\frac{e^x?e^{?x}}{e^x+e^{?x}}$
   • 優(yōu)點(diǎn)：輸出范圍在-1到1之間，相對(duì)于Sigmoid函數(shù)，Tanh函數(shù)的梯度更大，訓(xùn)練速度更快。
   • 缺點(diǎn)：仍然存在梯度消失問題。
   • 適用場(chǎng)景：適用于一些需要輸出的特征值在一定范圍內(nèi)的場(chǎng)景。

4. Softmax：

   • 公式：$f(x_i)=\frac{e^{x_i}}{{\sum }_{j=1}^n{e}^{x_j}}$
   • 優(yōu)點(diǎn)：用于多分類問題，輸出是一個(gè)概率分布，所有類別的概率和為1。
   • 適用場(chǎng)景：適用于多分類的文本分類和情感分析任務(wù)。

5. Leaky ReLU：

   • 公式：$f(x)=\max (0.01x,x)$
   • 優(yōu)點(diǎn)：在ReLU的基礎(chǔ)上解決了“dying ReLU”問題，即當(dāng)輸入為負(fù)時(shí)，輸出不再是0，而是一個(gè)小于0的值。
   • 適用場(chǎng)景：適用于需要處理負(fù)值特征的任務(wù)，可以提升模型的泛化能力。

6. GELU（Gaussian Error Linear Unit）：

   • 公式：$f(x)=x?\Phi (x)$，其中$\Phi (x)$是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積分布函數(shù)。
   • 優(yōu)點(diǎn)：在Transformer模型中表現(xiàn)良好，能夠更好地處理復(fù)雜的非線性關(guān)系。
   • 適用場(chǎng)景：適用于Transformer等復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型。

總結(jié)

• 特征關(guān)系：在文本分類和情感分析中，特征之間通常是非線性關(guān)系，需要通過激活函數(shù)來捕捉這些關(guān)系。
• 激活函數(shù)：常用的激活函數(shù)包括ReLU、Sigmoid、Tanh、Softmax、Leaky ReLU和GELU，選擇合適的激活函數(shù)可以顯著提升模型的性能。

在實(shí)際應(yīng)用中，選擇激活函數(shù)通常取決于任務(wù)的復(fù)雜度和模型的結(jié)構(gòu)。對(duì)于簡單的任務(wù)，ReLU和Sigmoid可能已經(jīng)足夠；而對(duì)于復(fù)雜的任務(wù)，使用GELU等更復(fù)雜的激活函數(shù)可能會(huì)帶來更好的效果。

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8-專業(yè)詞匯解釋

1. 計(jì)算效率：ReLU函數(shù)非常簡單，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為f(x) = max(0, x)。這意味著在計(jì)算時(shí)只需要進(jìn)行一個(gè)簡單的比較和取最大值操作，這比其他復(fù)雜的非線性函數(shù)（如sin、cos等）要快得多。

2. 稀疏性：ReLU函數(shù)會(huì)將所有負(fù)值置為0，這有助于引入稀疏性。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，稀疏性通常被認(rèn)為是一種有益的特性，因?yàn)樗梢詭椭Ｐ透玫胤夯?#xff0c;并減少過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，這也使得網(wǎng)絡(luò)更加高效，因?yàn)樵S多神經(jīng)元在某一時(shí)刻可能處于非激活狀態(tài)（輸出為0），從而節(jié)省了計(jì)算資源。

3. 緩解梯度消失問題：在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)使用像sigmoid或tanh這樣的飽和非線性函數(shù)時(shí)，梯度在反向傳播過程中可能會(huì)逐漸消失，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練。而ReLU函數(shù)在正數(shù)區(qū)域內(nèi)的導(dǎo)數(shù)為1，這意味著梯度可以順暢地通過該層，從而緩解了梯度消失的問題。

4. 生物學(xué)啟示：ReLU函數(shù)在某種程度上模擬了生物神經(jīng)元的激活方式。在生物學(xué)中，神經(jīng)元通常只在輸入信號(hào)達(dá)到一定閾值時(shí)才會(huì)被激活。ReLU函數(shù)通過設(shè)定一個(gè)閾值（在本例中為0），實(shí)現(xiàn)了類似的行為。

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