relu激活函数代码

ReLU激活函数的代码如下所示：

class Relu:
    def __init__(self):
        self.mask = None
    
    def forward(self, x):
        self.mask = (x <= 0)
        out = x.copy()
        out\[self.mask\] = 0
        return out
    
    def backward(self, dout):
        dout\[self.mask\] = 0
        dx = dout
        return dx

在这段代码中，`forward`函数实现了ReLU激活函数的前向传播，即将输入的x进行处理，将小于等于0的值置为0，大于0的值保持不变。`backward`函数实现了ReLU激活函数的反向传播，即根据输入的梯度dout，将小于等于0的位置的梯度置为0，大于0的位置的梯度保持不变。这样，通过调用这个Relu类的实例，就可以在神经网络中使用ReLU激活函数了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [激活函数的实现](https://blog.csdn.net/weixin_39190382/article/details/103738610)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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