torch.nn.ReLU(),#激活函数

在这段代码中，torch.nn.ReLU() 是一个激活函数，用于在神经网络中引入非线性因素，以提高模型的表达能力。ReLU 激活函数的定义为：

ReLU(x) = max(0, x)

即当输入 x 大于等于 0 时，输出为 x，否则输出为 0。它的导数为：

ReLU'(x) = 1 (x >= 0), ReLU'(x) = 0 (x < 0)

即当输入 x 大于等于 0 时，导数为 1，否则导数为 0。因此，在反向传播算法中，ReLU 激活函数的导数可以很方便地计算。在代码中，通过在 Sequential 容器中使用两个 nn.Linear() 和两个 ReLU() 激活函数，构建了一个两层隐藏层的神经网络模型。其中，第一个隐藏层的输入特征数为 1，输出特征数为 10；第二个隐藏层的输入特征数为 20，输出特征数为 20；输出层的输入特征数为 20，输出特征数为 1。在每个隐藏层的输出前都加上了一个 ReLU() 激活函数。这样，神经网络就能够通过多次迭代学习到输入数据和输出数据之间的非线性映射关系，提高模型的表达能力。

相关问题

torch.nn.LeakyReLU

torch.nn.LeakyReLU是PyTorch中的一个激活函数，用于在神经网络中引入非线性。它与ReLU函数类似，但在输入为负数时具有一个小的斜率，以避免死亡神经元的问题。LeakyReLU函数的参数包括negative_slope和inplace。negative_slope控制负斜率的角度，默认值为0.01。inplace参数用于选择是否就地执行操作，默认值为False。

下面是一个使用LeakyReLU函数的例子：

import torch.nn as nn
import torch

LeakyReLU = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.1)
x = torch.randn(2)
output = LeakyReLU(x)
print(x)
print(output)

在这个例子中，我们先创建了一个LeakyReLU函数，然后将输入x应用于该函数，输出结果为output。可以看到，LeakyReLU函数会将负数部分乘以一个小的斜率，而正数部分则保持不变。

更多关于torch.nn.LeakyReLU的详细信息可以在PyTorch的官方文档中找到。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [PyTorch学习笔记：nn.LeakyReLU——LeakyReLU激活函数](https://blog.csdn.net/qq_50001789/article/details/128973901)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【Pytorch】torch.nn.LeakyReLU()](https://blog.csdn.net/weixin_44225182/article/details/126655246)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

torch.nn.leakyrelu

torch.nn.leakyrelu是PyTorch中的一个激活函数，它是一个带有负斜率的修正线性单元（ReLU）。与传统的ReLU不同，当输入为负数时，它不会输出，而是输出一个小的负数，这样可以避免神经元死亡的问题。它的数学表达式为：f(x) = max(, x) + negative_slope * min(, x)。其中，negative_slope是一个小于1的正数，表示负斜率的大小。