リアプノフ関数(ReLU)は、人工知能や機械学習などによく使われる非常に基本的な非線形関数です。
ReLU関数は、入力が0以上であれば入力をそのまま出力し、0未満であれば0を出力する関数です。公式的には以下のように表されます:
f(x) = max(0, x)
このような関数は、多層パーセプトロンなどの深層学習モデルにおいて、層間の特徴マッピングを非線形にするために使われます。ReLU関数は非常に高速であり、計算グラフにおいても非常に簡単です。
一方、ReLU関数は入力が負である場合に出力が0となるため、「死んだReLU」と呼ばれる問題があります。これは、学習中に出力が0となってしまうことで、勾配消失問題が発生することがあります。この問題を回避するためには、例えばLeaky ReLUやParametric ReLUなどの改良版が提案されています。
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(Saionji General Trading & Business Development)
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