故事比喻：隻有積極反饋的老師reu函數）
在一所小學裡，有一位特彆的數學老師——小張老師，他的教學方式很獨特：
1.如果學生答對了題目，他就會大聲表揚：“很好！繼續加油！”
2.如果學生答錯了，他什麼都不說，不批評也不懲罰，就像沒聽見一樣。
這個老師的教學方式就像reu修正線性單元）激活函數——它隻保留正麵的信息正值），對負麵的信息負值）完全忽略。
reu的數學規則
reu函數的公式是：
簡單來說：
?輸入是正數好消息）→保留！
?輸入是負數壞消息）→直接歸零！
這就像小張老師的教學方式，學生回答正確正反饋），他給予鼓勵；學生回答錯誤負反饋），他不做任何反應，不給負麵打擊。
另一種比喻：運動員的訓練reu隻關注正麵成長）
想象一位跑步訓練的運動員，他每天都記錄自己的跑步成績：
1.如果今天比昨天跑得快了進步了），他就把這次成績記錄下來。
2.如果今天比昨天慢了退步了），他就忽略這次成績，不讓它影響心態。
這個訓練方法就像reu，它專注於“有用的進步”，而不會讓負麵的信息拖後腿。
為什麼ai需要reu？
在神經網絡裡，reu的作用就像讓學習過程更高效：
隻關注有用的信息：
?如果某個神經元的計算結果是正的有用的特征），reu讓它通過。
?如果結果是負的沒用的特征），reu直接丟棄，避免乾擾學習。
oid函數有複雜的指數計算，而reu隻需要判斷“大於0還是小於0”，計算更快，更適合深度學習。
讓神經網絡更深更強：
?在深度學習裡，reu能防止梯度消失問題，使神經網絡能夠學習更複雜的模式。
結論：reu讓神經網絡專注於“有用的成長”
它就像一位“隻給正麵反饋的老師”或“專注於進步的運動員”，讓ai更快地學習有效的信息，丟棄無用的數據，從而提高計算效率！
思考：你在生活中，有沒有遇到類似reu的情境？比如某些人隻關注好消息，而不理會壞消息？這種策略在什麼情況下是優點，什麼情況下可能有缺點？
reu的優缺點：隻關注“好消息”，但可能忽略重要信息
雖然reu在神經網絡中非常流行，但它並不是完美的，它的特點決定了它既有優點，也有一些潛在的問題。
reu的優點：更快、更強、更穩定
1.計算速度快