ReLU（Rectified Linear Unit），中文译为整流线性单元，是一种在深度学习中广泛使用的激活函数，其数学定义为 f(x) = max(0, x)，即在输入值大于零时输出原值，否则输出零。ReLU通过引入非线性特性，有效缓解了神经网络训练中的梯度消失问题，同时因其计算简单高效、易于实现而成为现代深度学习模型的核心组件。
在AI产品开发的实际落地中，ReLU被广泛应用于图像识别、自然语言处理等场景，如卷积神经网络（CNN）用于视觉系统或Transformer模型用于文本分析。其优势在于加速模型训练、降低计算成本，并支持硬件优化，从而提升AI产品的性能和部署效率；衍生版本如Leaky ReLU进一步增强了模型的鲁棒性。
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