Activation('prelu')

'Activation('prelu')'是keras中使用PRELU激活函数的一种方式。可以在Dense或Conv2D层中设置activation参数为'prelu'来使用PRELU激活函数，例如：

from keras.layers import Dense, Activation
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('prelu'))

这样，在模型中添加了一个具有64个神经元的全连接层，并使用PRELU激活函数。在训练过程中，参数alpha将被学习以最大化模型的性能。

相关问题

prelu激活函数matlab代码

PReLU激活函数的Matlab代码如下：

function y = prelu(x, alpha)
% PReLU activation function
% x: input vector or matrix
% alpha: scalar or vector of the same size as x
% y: output vector or matrix

if nargin < 2
    alpha = 0.01; % default alpha value
end

y = max(0, x) + alpha * min(0, x);
end

这个函数接受两个输入参数，x是输入向量或矩阵，alpha是一个标量或与x相同大小的向量，表示在x小于0时的斜率。函数的输出y是一个与x相同大小的向量或矩阵，其中PReLU激活函数被应用于每个元素。

keras中的PRELU激活函数

PRELU（Parametric Rectified Linear Unit）激活函数是一种可学习的激活函数，它在输入为负时，在ReLU的基础上引入一个可学习的斜率，从而增加了模型的表达能力。其数学形式为：

f(x) = max(0, x) + alpha * min(0, x)

其中，alpha是可学习的参数，用于控制负值的斜率。当alpha为0时，PRELU退化为ReLU。在keras中，可以通过在Dense或Conv2D层中设置activation参数为'prelu'来使用PRELU激活函数。同时，也可以通过在Lambda层中手动实现PRELU激活函数。