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SiLU激活函数图像如下,相对于ReLU激活函数,它在x轴的负半轴有段向下的曲线: 正数区域内,SiLU 函数的输出与 ReLU 函数的输出相同。 在负数区域内,SiLU 函数的输出与 sigmoid 函数的输出相同。 SiLU 函数在整个定义域内都是可微的,这使得在反向传播过程中的梯度计算更加稳定。 SiLU函数不是单调递增的,而是在x≈...
非线性能力:silu函数是一种非线性激活函数,可以帮助神经网络模型更好地学习复杂的非线性关系。 梯度爆炸问题:在某些情况下,silu函数可能会导致梯度爆炸问题,这可能会影响模型的稳定性和性能。 总的来说,silu函数在一般情况下可以提高模型的性能和训练效率,但在特定情况下可能会引发一些问题。因此,在实际应用中,需要根...
silu激活函数 pytorch silu激活函数作业 激活函数的作用 为卷积神经网络提供非线性 1、Sigmoid激活函数 Sigmoid激活函数是常用的连续、平滑的“s”型激活函数,其数学定义比较简单,如公式1所示: 简单来说,Sigmoid函数以实数输入映射到(0,1)区间,用来做二分类。对于一个极大的负值输入,它输出的值接近于0;对于一个极大...
我猜你应该是说する（suru）吧，中文音译是“思路”，它是表示动词的现在形，也就是英语里现在进行时的意思，它是连在动词后面，成为一个连体形，代表某个动作正在做。是
SiLU相比ReLU 深度学习的基本原理是基于人工神经网络,信号从一个神经元进入,经过非线性的activation function,传入到下一层神经元;再经过该层神经元的activate,继续往下传递,如此循环往复,直到输出层。正是由于这些非线性函数的反复叠加,才使得神经网络有足够的capacity来抓取复杂的pattern,在各个领域取得state-of-the-...
SILU函数 该激活函数的公式如下: f(x)=x*sigmoid(x) 具体实现代码如下: `classSiLU(Layer):def__init__(self, **kwargs):super(SiLU, self).__init__(**kwargs) self.supports_masking =Truedefcall(self, inputs):returninputs * K.sigmoid(inputs)defget_config(self):...
前言ReLU(Rectified Linear Unit)Leaky ReLUFReLU(Flatten ReLU)SiLU(Sigmoid Linear Unit)总结 前言 在这里,我就简单写一下两个激活函数的概念以及区别,详细的过程可以看看其他优秀的博主,他们写的已经非常好了,我就不必再啰嗦了。 ReLU(Rectified Linear Unit)和SiLU(Sigmoid Linear Unit)都是常用的激活函数,它们的...
SiLU/Swish sigmoid函数和正态CDF分布如此相像,所以如果用sigmoid代之,则为SiLU:x/(1+exp(-x))(也叫swish)激活函数。据原文《GAUSSIAN ERROR LINEAR UNITS (GELUS)》,SiLU比ReLU好,不如GeLU。 SwiGLU 另外,现在LLM多用SwiGLU激活函数。而SwiGLU并不像传统激活函数:直接对input x作非线性变换,而变换本身没啥...