...点上作为激活函数用于回归任务。3. ReLU修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）是神经网络中最常用的激活函数。它保留了 step 函数的生物学启发（只有输入超出阈值时神经元才激活），不过当输入为正的时候，导数不为零，从...
...空间和参数空间的胞腔分解。为网络的分片线性复杂度（Rectified Linear Complexity）。这一粗略估计给出了神经网络所表达的所有分片线性函数的片数的上限，亦即网络分片线性复杂度的上限。这一不等式也表明：相对于增加网络宽...
...合发表的「修正的非线性改善神经网络的语音模型 」（Rectifier Nonlinearities Improve Neural Network Acoustic Models）一文，也证明了ReLU导数为常数0或1对学习并无害处。实际上，它有助于避免梯度消失的问题，而这正是反向传播的祸根。...
...验证明，这样做可以提高收敛的速度。 《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》论文指出，使用relu激活函数的网络，由于一半的激活值变成了0，相当于一半的输入数据量是对方差无贡献的，为...
...stic函数2.Tanh — Hyperbolic tangent（双曲正切函数）3.ReLu -Rectified linear units（线性修正单元）Sigmoid激活函数：它是一个f（x）= 1/1 + exp（-x）形式的激活函数。它的值区间在0和1之间，是一个S形曲线。它很容易理解和应用，但使其...
...梯度饱和的缺点。 3、ReLU函数 ReLU是修正线性单元（The Rectified Linear Unit）的简称，近些年来在深度学习中使用得很多，可以解决梯度弥散问题，因为它的导数等于1或者就是0。相对于sigmoid和tanh激励函数，对ReLU求梯度非常简单...
...。现为谷歌软件工程师。TLDR (or the take-away)优先使用ReLU (Rectified Linear Unit) 函数作为神经元的activation function:背景深度学习的基本原理是基于人工神经网络，信号从一个神经元进入，经过非线性的activation function，传入到下一层神...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
