请用python编写绘图显示relu激活函数的代码

好的，我可以为你提供绘制ReLU激活函数的Python代码。我们将使用Matplotlib库进行绘图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def relu(x):
    return np.maximum(0,x)

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = relu(x)

plt.plot(x, y)
plt.title('ReLU Activation Function')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Output')
plt.show()

解释一下代码：

1. 我们首先定义了一个名为`relu`的函数，它接受一个输入x并返回ReLU激活函数的输出。我们在这里使用NumPy库中的`maximum`函数，以确保输出值不会小于零。
2. 接下来，我们使用`linspace`函数创建了一个在-10和10之间均匀分布的100个值的数组，这些值将作为ReLU函数的输入。
3. 我们将上述数组传递给`relu`函数，以获取相应的输出值，并将它们存储在`y`变量中。
4. 最后，我们使用Matplotlib库的`plot`函数绘制了ReLU函数的输入与输出，并添加了一些标签和标题。最后，我们使用`show`函数显示图形。

希望这可以帮助你！

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绘制relu激活函数python代码，并显示制图人易宣齐

下面是Python中绘制ReLU激活函数的代码，并显示制图人易宣齐：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def relu(x):
    """
    ReLU激活函数
    """
    return np.maximum(0, x)

x = np.arange(-5, 5, 0.1)
y = relu(x)

plt.plot(x, y)
plt.title('ReLU Activation Function')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Output')
plt.grid(True)
plt.text(-4, 4, 'Made by Yi Xuanqi')
plt.show()

该代码在绘制ReLU激活函数的图像的基础上，使用了plt.text函数在图像上添加了文本信息“Made by Yi Xuanqi”，以显示制图人易宣齐的信息。其他部分的代码与之前的示例相同。运行该代码，将会得到一个带有制图人信息的ReLU激活函数的图像。

swish和silu激活函数

Swish和SiLU都是非线性激活函数，它们在神经网络中被用作替代ReLU激活函数的选项。 Swish激活函数是一种平滑的非线性函数，数学表达式与Sigmoid函数类似，但其计算速度更快、数值稳定性更好。 Swish函数在某些情况下可以提高神经网络的准确性，但在嵌入式移动设备上的计算成本较高。为了解决这个问题，hardswish激活函数被提出，它是对swish函数的改进，具有更高的计算速度和更好的数值稳定性，适合在嵌入式移动设备上使用。

SiLU（Sigmoid Linear Unit）激活函数，也被称为SWish激活函数，是一种平滑的非单调函数，由于其数学表达式与Sigmoid函数相关，因此也具有类似于Swish函数的特点。SiLU激活函数的优势在于它能够在一定程度上提高网络的准确性，并且可以在ReLU的优化实现下实现，避免了梯度消失等问题。

总而言之，Swish和SiLU激活函数都是用来提高神经网络性能的替代ReLU函数的选项，它们在计算速度、数值稳定性和准确性等方面具有优势，并且可以在嵌入式移动设备上使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【深度学习】之激活函数篇[Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、Mish、Hardswish、SiLU]附绘图Python代码。](https://blog.csdn.net/weixin_46716951/article/details/124292876)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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