relu和sigmoid的共性和区别

ReLU（Rectified Linear Unit）和Sigmoid是常用的激活函数。

它们的共同点是都可以用作神经网络的激活函数，将输入信号进行非线性映射。

它们的区别如下：

1. 取值范围不同：ReLU的取值范围是[0, +∞)，而Sigmoid的取值范围是(0, 1)。

2. 计算复杂度不同：ReLU函数的计算非常简单，只需要判断输入是否大于0即可。而Sigmoid函数的计算比ReLU函数复杂，需要进行指数运算。

3. 梯度消失问题不同：Sigmoid函数在输入较大或较小时梯度接近于0，会出现梯度消失的问题。而ReLU函数不存在梯度消失的问题。

4. 反向传播时的表现不同：Sigmoid函数在反向传播时容易出现梯度消失的问题，从而导致训练效果不佳。而ReLU函数在反向传播时表现良好，可以加速模型训练。

因此，在实际应用中，ReLU常用于卷积神经网络中，而Sigmoid常用于循环神经网络中。