Deep learning 为什么LSTM自动编码器使用'；relu'；作为它的激活功能？

我在看博客，作者用了“relu”而不是“tanh”，为什么？

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首先，ReLU功能不是万灵丹激活功能。具体来说，它仍然受到爆炸梯度问题的困扰，因为它在正域中是无界的。这意味着，这个问题在更深层次的LSTM网络中仍然存在。大多数LSTM网络变得非常深，因此它们有相当大的机会遇到爆炸性梯度问题。在每个时间步使用相同的权重矩阵时，RNN也具有爆炸梯度。有一些方法，例如梯度剪裁，可以帮助减少RNN中的此问题。然而，ReLU函数本身并不能解决爆炸梯度问题

ReLU函数确实有助于减少消失梯度问题，但它不能完全解决消失梯度问题。方法，例如，可以帮助进一步减少消失梯度问题

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现在，回答您关于使用ReLU函数代替tanh函数的问题。据我所知，对于这个特殊的门，ReLU和tanh激活函数本身应该没有太大的区别。它们都不能完全解决LSTM网络中的消失/爆炸梯度问题。有关LSTM如何减少消失和爆炸梯度问题的更多信息，请参阅此部分。

首先，ReLU功能不是万灵丹激活功能。具体来说，它仍然受到爆炸梯度问题的困扰，因为它在正域中是无界的。这意味着，这个问题在更深层次的LSTM网络中仍然存在。大多数LSTM网络变得非常深，因此它们有相当大的机会遇到爆炸性梯度问题。在每个时间步使用相同的权重矩阵时，RNN也具有爆炸梯度。有一些方法，例如梯度剪裁，可以帮助减少RNN中的此问题。然而，ReLU函数本身并不能解决爆炸梯度问题

ReLU函数确实有助于减少消失梯度问题，但它不能完全解决消失梯度问题。方法，例如，可以帮助进一步减少消失梯度问题

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现在，回答您关于使用ReLU函数代替tanh函数的问题。据我所知，对于这个特殊的门，ReLU和tanh激活函数本身应该没有太大的区别。它们都不能完全解决LSTM网络中的消失/爆炸梯度问题。有关LSTM如何减少消失和爆炸梯度问题的更多信息，请参阅此。

谢谢，非常详细谢谢，非常详细

lstm_autoencoder = Sequential()

# Encoder
lstm_autoencoder.add(LSTM(timesteps, activation='relu', input_shape=(timesteps, n_features), 
return_sequences=True))
lstm_autoencoder.add(LSTM(16, activation='relu', return_sequences=True))
lstm_autoencoder.add(LSTM(1, activation='relu'))
lstm_autoencoder.add(RepeatVector(timesteps))

# Decoder
lstm_autoencoder.add(LSTM(timesteps, activation='relu', return_sequences=True))
lstm_autoencoder.add(LSTM(16, activation='relu', return_sequences=True))
lstm_autoencoder.add(TimeDistributed(Dense(n_features)))