ReLU（Rectified Linear Unit）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

ReLU（Rectified Linear Unit）

ReLU（Rectified Linear Unit）とは、ニューラルネットワークにおいて、活性化関数として広く使用される関数です。ReLU（Rectified Linear Unit）は、入力が正の場合はそのまま出力し、負の場合はゼロを出力する単純な関数です。

具体的には、数式で表すと $f(x)=\max (0,x)$ となります。このシンプルな性質により、勾配消失問題を抑制し、深層学習におけるモデルの学習を効率化する効果があります。ReLU（Rectified Linear Unit）は計算が高速であることから、従来の活性化関数（シグモイド関数や双曲線正接関数（tanh））に比べて大規模なネットワークにおいても優れた性能を発揮します。

ReLU（Rectified Linear Unit）関連用語

ReLU（Rectified Linear Unit）に関連する単語は以下の通りです。

ReLU（Rectified Linear Unit）やさしい解説

ReLU（Rectified Linear Unit）は、AIが「学習するための計算の仕組み」の一つです。AIが学習するときには、データを使って計算を繰り返し行いますが、その中で「どれくらい進むか」を決める役割を持っています。ReLU（Rectified Linear Unit）はとてもシンプルで、データが0以上ならそのまま使い、0より小さいときは「0」として扱います。

例えば、テストの点数で0点以下がありえないのと同じで、ReLU（Rectified Linear Unit）は負の値を無視して、0以上の値だけを使うことで計算を簡単にします。これにより、AIが早く、かつ安定して学習できるようになります。

AI関連の用語集【まとめ】

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