ReLU 函数为什么适用于人工神经网络

ReLU函数在人工神经网络中被广泛使用，主要有以下几个原因：

1. 非线性：ReLU函数是一个非线性函数，可以帮助神经网络学习非线性关系。这对于解决一些复杂的问题非常有帮助。

2. 计算简单：ReLU函数的计算非常简单，只需要进行一次比较操作和一次取最大值操作。这样可以大大减少神经网络的计算复杂度。

3. 防止梯度消失：在深层神经网络训练中，梯度消失是一个很严重的问题。而ReLU函数可以有效地解决这个问题，因为它的导数在输入大于0的区间内始终为1，可以保持梯度的稳定性。

4. 稀疏性：ReLU函数在输入小于0的时候输出为0，这就使得神经网络中的一些神经元被“关闭”，从而实现了神经元的稀疏性，可以减少过拟合的风险。

综上所述，ReLU函数在人工神经网络中广泛使用，是因为它具有非线性、计算简单、防止梯度消失和稀疏性等优点。