我正在对使用ReLU的神经网络进行反向传播。之前的项目中，我在使用Sigmoid激活函数的网络上进行了反向传播，但现在我有些困惑，因为ReLU没有导数。 这是一个关于weight5如何影响总误差的图片。链接。在这个例子中，如果我使用sigmoid函数，out/net = a*(1 - a)。...

据我所知，在深度神经网络中，我们在应用权重（w）和偏置（b）（z：= w * X + b | a：= g(z)）后使用激活函数（g）。因此，存在一个由（g o z）组成的复合函数，并且激活函数使我们的模型可以学习非线性函数。我知道Sigmoid和Tanh激活函数使我们的模型非线性，但我有些困惑...

我仍在努力理解PyTorch自动微分系统。其中一个我遇到的问题是，不太明白为什么.clamp(min=0)和nn.functional.relu()似乎具有不同的反向传播。 尤其令人困惑的是，在PyTorch教程中，例如https://pytorch.org/tutorials/beginn...

我正在尝试实现Leaky ReLU，问题是我必须对一个四维数组的输入执行4个for循环。 是否有一种方法可以仅使用Numpy函数来实现Leaky ReLU？