ReLU

term_id: relu

Category: basic_concepts

Definition

La ReLU est largement utilisée dans les réseaux neuronaux profonds en raison de son efficacité computationnelle et de sa capacité à atténuer le problème du gradient disparaissant. Définie mathématiquement par f(x) = max(0, x), elle introduit de la non-linéarité tout en restant simple à calculer.

Summary

L’unité linéaire rectifiée (ReLU) est une fonction d’activation qui renvoie l’entrée directement si elle est positive, sinon zéro.

Key Concepts

  • Non-linéarité
  • Fonction d’activation
  • Gradient disparaissant
  • Pièce linéaire

Use Cases

  • Couches cachées dans les CNN
  • Réseaux feedforward profonds
  • Modèles de reconnaissance d’images

Code Example

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import torch.nn as nn
activation = nn.ReLU()