RELU,ELU,LEAKYRELU，SIGMOD,SOFTMAX中文

RELU: 线性整流函数（Rectified Linear Unit）

ELU: 指数线性单元（Exponential Linear Unit）

LEAKYRELU: 泄露线性整流函数（Leaky Rectified Linear Unit）

SIGMOD: S形函数（Sigmoid Function）

SOFTMAX: 软最大值函数（Softmax Function）

相关问题

RELU,ELU,LEAKYRELU，SIGMOD,SOFTMAX优缺点

这是一个关于机器学习中激活函数的问题，属于IT类问题。

- RELU (Rectified Linear Unit)：优点是计算简单、训练速度快，缺点是可能存在神经元死亡现象（对于一些负数输入，输出恒为0），不适用于输出层。
- ELU (Exponential Linear Unit)：优点是在ReLU的基础上解决了神经元死亡现象，在负数区域有一个非0的输出，使得收敛速度更快。缺点是计算复杂度略高，不如ReLU计算速度快。
- LeakyReLU (Leaky Rectified Linear Unit)：优点是在ReLU的基础上解决了神经元死亡现象，而且不会出现ReLU中负数输入输出为0的问题。缺点是相比于ReLU计算复杂度略高。
- Sigmoid：优点是将输入压缩到0~1的范围内，输出结果可以看作是概率值，对于二分类问题有很好的效果。缺点是容易出现梯度消失或爆炸的问题，不适用于深度网络。
- Softmax：优点是对于多分类问题输出的结果可以看作是概率值，且保证所有输出结果之和为1。缺点是同Sigmoid一样容易出现梯度消失或爆炸的问题，不适用于深度网络。

ReLU、LeakyReLU、ELU

ReLU、LeakyReLU和ELU都是常用的神经网络激活函数，它们的主要作用是在神经网络中引入非线性因素，从而提高模型的表达能力和性能。

1. ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数
ReLU函数的定义为：f(x) = max(0, x)，即当输入x大于0时，输出为x，否则输出为0。ReLU函数具有简单、易于计算、不会出现梯度消失等优点，因此在深度学习中被广泛使用。

2. LeakyReLU(Leaky Rectified Linear Unit)激活函数
LeakyReLU函数是对ReLU函数的改进，它在输入小于0的时候，不再输出0，而是输出一个很小的数，通常为0.01。这样可以避免ReLU函数在输入小于0的时候出现“神经元死亡”的问题，从而提高模型的稳定性和鲁棒性。

3. ELU(Exponential Linear Unit)激活函数
ELU函数是对ReLU函数的改进，它在输入小于0的时候，不再输出0，而是输出一个接近于0的负数，从而避免了ReLU函数在输入小于0的时候出现的问题。此外，ELU函数在输入大于0的时候，可以保持ReLU函数的优点，从而提高模型的性能。