Welche Vorteile hat die ReLU-Aktivierungsfunktion gegenüber der klassischen Sigmoidfunktion in neuronalen Netzen?
1. Problem des verschwindenden Gradienten: Der Maximalwert der Ableitung der Sigmoidfunktion beträgt 0,25, was dazu führen kann, dass die Gesamtgradienten während der Rückwärtsfortpflanzung sehr klein werden. Im Gegensatz dazu hat ReLU einen konstanten Gradienten 1 für positive Eingaben.
2. Effizienz bei der Berechnung: ReLU kann mit max(0, x) berechnet werden, was effizienter ist als die Exponentialoperationen der Sigmoidfunktion.
3. Konvergenzgeschwindigkeit: Es wurde auch berichtet, dass die Verwendung von ReLU als Aktivierungsfunktion in neuronalen Netzen schneller konvergiert als die Verwendung der Sigmoidfunktion.
What are the benefits of using the ReLU activation function over the classic sigmoid function in neural networks?
1. Gradient vanishing problem: The max value of the derivative of sigmoid function is 0.25, which can result in the total gradients becoming very small during back propagation. In contrast ReLU has a constant gradient 1 for positive inputs. 
2. Compute efficiency: ReLU can be computed using max(0, x), more efficient than exponential operations in sigmoid function. 
3. Convergence speed: it's also reported that using ReLU as activation function in neural networks converges faster than using sigmoid function.