Relu激活和反向传播

Relu激活函数是一种常用的神经网络激活函数，全称为Rectified Linear Unit。它的定义为f(x) = max(0, x)，即当输入x大于0时，输出为x；当输入x小于等于0时，输出为0。

Relu激活函数的主要优势在于它能够有效地解决梯度消失的问题，同时计算速度也相对较快。相比于传统的激活函数如sigmoid和tanh，Relu函数在深层神经网络中更容易训练，能够更好地提高模型的准确性和收敛速度。

Relu激活函数广泛应用于深度学习领域，特别是卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等模型中。它在图像识别、语音识别、自然语言处理等任务中取得了很好的效果。

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