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torch.nn.GELU 模块在 PyTorch 中实现了高斯误差线性单元（GELU）激活函数。GELU 被用于许多深度学习模型中，包括Transformer，因为它相比传统的 ReLU（整流线性单元）函数能够更好地近似神经元的真实激活行为。 概述 功能: 应用 GELU 激活函数。公式: GELU 激活函数可以表示为： GELU ( x ) = x ⋅ Φ ( x ) \text{GEL

[从0开始AIGC][Transformer相关]：Transformer中的激活函数 文章目录 [从0开始AIGC][Transformer相关]：Transformer中的激活函数1. FFN 块 计算公式？2. GeLU 计算公式？3. Swish 计算公式？4. 使用 GLU 线性门控单元的 FFN 块 计算公式？5. 使用 GeLU 的 GLU 块 计算公式？6. 使用 Swis

改成如下：

写的第一形象的有论文 从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激活函数 写的第二形象的有论文 GELU 激活函数_乐享极客-CSDN博客_gelu “瘦身成功”的ALBERT，能取代BERT吗？_com GELU激活函数详解 - 知乎

文章目录 引言GELU公式GELU实验 【Reference】 1. GAUSSIAN ERROR LINEAR UNITS (GELUS) 引言 早期网络使用二元阈值单元，sigmoid激活函数将二元阈值决策平滑，使得神经元可解释为发射率，并得以通过BP算法训练。随着网络深度增加，在训练神经网络时，sigmoid激活函数已被证实不如一些非平滑的非线性激活函数高效，如ReL

深度学习中常用的激活函数 1. Sigmoid函数2. Tanh函数3. ReLU函数4. LeakyReLU函数5. PReLU函数6. ELU函数：7. GELU函数： 深度学习中常用的激活函数有sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU等。 1. Sigmoid函数 Sigmoid函数公式为 f ( x ) = 1 1 + e − x f(x)=

文章目录 SigmoidTanhReLULeaky ReLUPReLUELUSoftPlus MaxoutMishSwishGELUSwiGLUGEGLU资源 激活函数是神经网络中的非线性函数，为了增强网络的表示能力和学习能力，激活函数有以下几点性质： 连续且可导（允许少数点上不可导）的非线性函数。可导的激活函数可以直接利用数值优化的方法来学习网络参数。激活函数及其导函数要尽