ReLU関数は、ニューラルネットワークの活性化関数として広く使用されています。ReLU関数は次のように定義されます。
def relu(x):
return max(0, x)
ReLU関数は、入力が0以下の場合は0を、それ以上の場合は入力そのものを出力します。
また、ReLU関数の微分は次のようになります。
def relu_derivative(x):
if x > 0:
return 1
else:
return 0
ReLU関数の微分は、入力が0以下の場合は0を、それ以上の場合は1を出力します。
これらの関数を使って、ニューラルネットワークの学習に活用することができます。具体的な使用例や詳細な説明については、以下のリンクを参照してください。
- Pythonでニューラルネットワークの活性化関数ReLU関数を実装
- ReLU(ランプ関数) | Python数値計算入門
- 【深層学習】活性化関数ReLUについて #Python – Qiita
- 5.5.1：ReLUレイヤの実装【ゼロつく1のノート(実装)】 – からっぽ …
これらの情報を元に、PythonでReLU関数とその微分を理解し、活用してみてください。この記事が皆さんの学習に役立つことを願っています。.