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指数線形ユニット（Exponential Linear Unit，ELU）
指数線形ユニット（Exponential Linear Unit，ELU）もReLU修正系活性化関数の一つです。PReLUやRReLUと同様に、負の入力に対して非ゼロの出力を与えます。他の修正系活性化関数と異なる点は、負の指数項を含んでおり、これにより無反応のニューロンを防ぐことができます。
payititi-AI助手 12-10 23:09
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MELU（Exponential Linear Units）関数
関数式：関数とその導関数のグラフは以下の通りです。ELUもReLUが抱える問題を解決するために提案されました。明らかに、ELUはReLUの基本的なすべての利点を持ち、さらに以下の利点があります。1、DeadReLU問題が発生しません。2、出力の平均が0に近く、zero - centeredです。ただし、少し計算量が多いという小さな問題があります。クラス
12-10 23:01
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Leaky ReLU関数（PReLU）
PReLU（パラメトリック整流線形ユニット）、名前の通り：パラメータ付きのReLUです。両者の定義と違いは以下の図の通りです。もしai = 0ならば、PReLUはReLUに退化します。もしaiが非常に小さい固定値（例えばai = 0.01）ならば、PReLUはリーキーReLU（LReLU）に退化します。 実験により証明されています
12-10 22:57
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relu関数-線形整流関数（Rectified Linear Unit，ReLU）
線形整流関数（Rectified Linear Unit, ReLU）は、修正線形ユニットとも呼ばれ、人工ニューラルネットワークでよく使われる活性化関数（activation function）であり、通常はランプ関数とその変種を代表とする非線形関数を指します。
小小程序员 05-14 16:07