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最终GELU的公式如下: GELU(x)=xP(X≤x)=xΦ(x)=x⋅12[1+erf(x/2)](4) 其图形如下: 在bert源码中, modeling.py,GELU,是采用近似的方式计算: def gelu(x): """Gaussian Error Linear Unit. This is a smoother version of the RELU. Original paper: https://arxiv.org/abs/1606.08415...
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GELU(Gaussian Error Linear Units)是一种激活函数,由Hendrycks和Gimpel在2016年的论文《Gaussian Error Linear Units (GELUs)》中提出,它旨在改善现有激活函数如ReLU在神经网络中的表现,尤其是对于那些追求更好性能和收敛速度的深层网络。 GELU的基本概念:
当前主流大模型使用的激活函数主要有四类,分别是ReLU,GeLU、SwiGLU以及Deep Norm,这里依次介绍他们的异同 1. ReLU (Rectified Linear Unit)ReLU应该是当前神经网络中最常用的激活函数了,其函数形式如下: f(…
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“I think I’m quite…gelu?”看来没有东北话十级,根本没法做成速滑翻译。啥是“格路”呢?原来这是一句地道的东北方言,在东北话中,代表的是“格外不同,路数不大众”。同时也表示一个人比较反常,老是跟多数人拧着来。高亭宇笑着用“格路”二字评价自己的性格特点,带着些许自嘲。那“格路”到底要怎么翻...
激活函数对神经网络的重要性自不必多言,来自丹麦技术大学的 Casper Hansen 通过公式、图表和代码实验介绍了 sigmoid、ReLU、ELU 以及更新的 Leaky ReLU、SELU、GELU 这些激活函数,并比较了它们的优势和短板。 在计算每一层的激活值时,我们要用到激活函数,之后...
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