ReLU означает выпрямленную линейную единицу и представляет собой функцию активации, обычно используемую в нейронных сетях, в том числе реализованных с помощью TensorFlow. ReLU – это нелинейная функция, которая вносит нелинейность в сеть, позволяя ей изучать сложные закономерности и делать более точные прогнозы.

В TensorFlow функцию активации ReLU можно реализовать с помощью функции tf.nn.relu. Вот пример фрагмента кода, демонстрирующий использование ReLU в TensorFlow:

import tensorflow as tf
# Define input placeholder
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,))
# Apply ReLU activation
output = tf.nn.relu(inputs)
# Create a session and run the computation
with tf.Session() as sess:
    # Feed sample input to the network
    input_data = [1.0, -2.0, 3.0, -4.0]
    result = sess.run(output, feed_dict={inputs: input_data})
    print(result)

В приведенном выше коде мы сначала определяем заполнитель ввода, который будет содержать входные значения, которые будут переданы через функцию активации ReLU. Затем мы используем tf.nn.relu, чтобы применить активацию ReLU к входным значениям, хранящимся в заполнителе inputs. Наконец, мы запускаем вычисления в сеансе TensorFlow и предоставляем образец входных данных, чтобы увидеть выходные данные.

Использование активации ReLU позволяет сети ввести нелинейность, что делает ее способной изучать сложные шаблоны и повышает производительность модели в таких задачах, как классификация изображений, обнаружение объектов и обработка естественного языка.