这篇文章将解释在人工神经网络（ANN）中修正线性函数（ Rectified Linear Function）是什么，以及如何使用ReLU激活函数。让我们回顾一下激活函数的概念，并定义这些术语。学习修正线性函数对于使用C++软件编写程序非常有用。
人工神经网络（ANN）中的激活函数是什么？
激活函数（phi()），也称为转移函数或阈值函数，它根据净输入函数的给定值（sum）确定激活值（a = phi(sum)）。在这里，sum是它们权重中的信号之和，激活函数是这个和的新值，具有给定的函数或条件。换句话说，激活函数是将所有加权信号的和转换为该信号的新激活值的方法。有不同类型的激活函数，通常使用的是线性（恒等）、双极性和逻辑（sigmoid）函数。
在C++（以及大多数编程语言）中，你可以创建自己的激活函数。注意，sum是净输入函数的结果，它计算所有加权信号的和。我们将使用这些作为输入函数的结果。在这里，人工神经元（输出值）的激活值可以通过激活函数如下所示，
通过使用这个sum净输入函数值和phi()激活函数，让我们看看C++中的一些激活函数；现在让我们看看如何使用二进制步进函数作为这个示例公式，
什么是修正线性单元（ReLU）？
在人工神经网络中，修正线性单元函数或ReLU激活函数定义为其参数的正部分。可以写成f(x) = max(0, x)，其中x是输入信号的加权和。ReLU函数也称为Ramp函数，类似于电气工程中的半波整流。
这个函数称为参数化ReLU函数。如果Beta是0.01，它被称为Leaky ReLU函数。
这是max-out ReLU函数，
如果Beta是0，则f(x) = max(x, 0)。这个函数将总是返回正数。让我们用C++编写maxout ReLU函数，
double phi(double sum) {
return (std::max(sum, 0)); // ReLU函数
}有没有一个简单的ANN示例，使用修正线性单元激活函数在C++中？
以下是如何在C++中使用ReLU激活函数的简单ANN示例：
#include <iostream>
#define NN 2 // 神经元数量
class Tneuron { // 神经元类
public:
double a; // 每个神经元的活动值
double w[NN+1]; // 神经元之间连接的权重
Tneuron() {
a = 0;
for (int i = 0; i <= NN; i++) w[i] = -1; // 如果权重是负数，则表示没有连接
}
// 定义输出神经元的激活函数（或阈值）
double activation_function(double sum) {
return (std::max(sum, 0)); // ReLU函数
}
};
Tneuron ne[NN+1]; // 神经元对象
void fire(int nn) {
double sum = 0;
for (int j = 0; j <= NN; j++) {
if (ne[j].w[nn] >= 0) sum += ne[j].a * ne[j].w[nn];
}
ne[nn].a = ne[nn].activation_function(sum);
}
int main() {
// 定义两个输入神经元（a0, a1）和一个输出神经元（a2）的活动值
ne[0].a = 0.0;
ne[1].a = 1.0;
ne[2].a = 0;
// 定义来自两个输入神经元到输出神经元（0到2和1到2）的信号权重
ne[0].w[2] = 0.3;
ne[1].w[2] = 0.2;
// 激发我们的人工神经元活动，输出将是
fire(2);
printf("%10.6f\n", ne[2].a);
getchar();
return 0;
}这个示例展示了如何在C++中使用ReLU激活函数来模拟一个简单的人工神经网络。通过这种方式，你可以构建更复杂的神经网络模型，并在C++应用中实现深度学习技术。
