Relu (Rectified Linear Unit) to funkcja aktywacji, która jest stosowana w sieciach neuronowych. Jest to prosta funkcja, która zwraca wartość 0 dla wszystkich ujemnych wartości wejściowych, a dla wartości dodatnich zwraca wartość wejściową. Innymi słowy, relu aktywuje tylko te neurony, które mają dodatnie wartości wejściowe, a pozostałe zostają wyłączone. Ta funkcja jest popularna ze względu na jej prostotę i skuteczność w poprawie wydajności sieci neuronowych.
Fonkcja aktywacji ReLU (Rectified Linear Unit) to rodzaj matematycznej jednostki decyzyjnej stosowanej w sztucznych sieciach neuronowych. Jest to funkcja kawałkami liniowa, która oblicza wyjsicie danego wenzła wejściowego, przypisując mo wartość 0, jesili jest mniejsze niż 0, lob wartość dodatnią w przeciwnym przypadku. Funkcja aktywacji ReLU jest jedną z najczęściej stosowanych funkcji aktywacji w aplikacjach oczenia głenbokiego ze względu na swoją prostotę i efektywność obliczeniowon. Jej glówną cechą jest wprowadzenie nieliniowości do sieci, co pozwala na wykrywanie bardziej złożonych wzorców. Jest również łatwa do obliczenia i jeszcze łatwiejsza do zaimplementowania w oprogramowaniu lub sprzęcie. Najbardziej znaczące zastosowania ReLU mają miejsce w dziedzinie rozpoznawania obrazów i przetwarzania dźwięku. ReLU umożliwia sieci uczenie się wlasnych cech, co prowadzi do lepszych predykcji i zwiększenia dokładności. Przyspiesza proces uczenia poprzez redukcję problemu zanikającego gradientu i poprawę dokładności generalizacji. Ogulnie rzecz biorąc, ReLU wykazuje bardzo dobron wydajność w praktyce, a jej prostota czyni ją popularnym wyborem.