【日积月累】 ReLU函数，即修正线性单元，是深度学习中的关键激活函数。它因简单高效而广受欢迎，其数学表达式为f(x) = max(0, x)，体现单侧抑制特性。ReLU的优势包括稀疏性、梯度传播效率高和计算简单，被广泛应用于CNN、RNN和GAN等模型。然而，它也存在神经元死亡、不稳定性等问题。改进版本如Leaky ReLU、Parametric ReLU等应运而生，旨在解决这些问题。在编程实践中，ReLU可通过TensorFlow等框架轻松实现。尽管有缺点，ReLU及其改进版本将继续在深度学习中发挥重要作用。

【日积月累】 激活函数在深度学习中起着关键作用，决定了神经网络的输出和学习能力。常见的激活函数包括Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种。激活函数通过引入非线性特性，使神经网络能够逼近复杂的函数，从而提高模型的表达能力。ReLU因其计算简单且能有效缓解梯度消失问题，成为深度学习中的常用选择。选择合适的激活函数需要根据具体任务和模型结构进行调整，以优化深度学习模型的性能。