در چاچوب ، یک که به صورت
 
 تعریف شده که در آن ورودی یک نورون است. این تابع به نیز شناخته می‌شود و قابل مقایسه با در است. در سال 2000 در مقاله‌ای در نیچر این با انگیزه‌های زیست‌شناسی و توجیه ریاضی قوی توسط هانلوزر و همکاران ارائه شد. این تابع در به صورت بهینه‌تری نسبت به (که بر اساس الهام گرفته شده‌است. برای اطلاعات بیشتر به مراجعه شود) و تابع مشابه ولی کاربردی‌تر استفاده شده‌است. یکسوساز از سال 2015 پرطرفدارترین تابع فعال‌سازی برای است. 
 به واحدی که از تابع یکسوساز استفاده می‌کند واحد یکسو شده‌ی خطی(ReLU) نیز می‌گویند. 
 یک تقریب هموار برای یکسوساز زیر است
 که به آن می‌گویند. مشتق سافت‌پلاس برابر است با 
 ، یا همان .
 واحدهای یکسو شده‌ی خطی در و توسط کاربرد دارند.
 واحدهای یکسو شده‌ی خطی می‌توانند تعمیم داده شوند تا شامل یک باشد.
 ، با داشتن 
 واحدهای یکسو شده‌ی نویز دار در با موفقیت نسبی برای وظیفه‌های استفاده شده‌اند. 
 این واحدها یک شیب نا صفر را در هنگامی که واحد فعال نیست عبور می‌دهند.
 
 واحد یکسو شده‌ی پارامتردار این ایده را با در نظر گرفتن ضریب نشت به عنوان یک پارامتر قابل یادگیری همراه بقیه‌ی پارامترهای شبکه‌های عصبی کامل‌تر می‌کنند.
 
 توجه شود که برای ، عبارت بالا معادل است با
 
 و از این رو با شبکه‌های مکس‌اوت ربط دارند.
 واحدهای نمایی خطی سعی می‌کنند میانگین فعال‌بودن‌ها را به صفر نزدیک کنند که باعث سرعت بخشیدن به فرایند یادگیری می‌شود. نشان داده شده که واحدهای نمایی خطی می‌توانند دقت دسته‌بندی بالاتری را نسبت به واحدهای یکسوسازی خطی به دست آورند. 
 
 یگ پارامتر خارجی است که باید تنظیم شود و شرط باید بر قرار باشد.
 
 
 
 
 برای اولین بار در 2011، نشان داده شد استفاده‌ی یکسوساز به عنوان یک مؤلفه‌ی غیرخطی اجازه می‌دهد که شبکه‌های عمیق بدون نیاز به پیش‌تعلیم تعلیم داده شوند. واحدهای یکسوسازی شده‌ی خطی درمقایسه با یا توابع فعال‌سازی مشابه، تعلیم سریع‌تر و بهینه‌تر معماری‌های عمیق را بر روی مجموعه‌داده‌های بزرگ و پیچیده اجازه می‌دهند.
{"title": "یکسوساز (شبکه عصبی)", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%DB%8C%DA%A9%D8%B3%D9%88%D8%B3%D8%A7%D8%B2_(%D8%B4%D8%A8%DA%A9%D9%87_%D8%B9%D8%B5%D8%A8%DB%8C)&oldid=33431569", "language": "fa"}