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    GELU 高斯误差线性单元激活函数在最近的 Transformer 模型（谷歌的 BERT 和 OpenAI 的 GPT-2）中得到了应用。 GELU 的论文来自 2016 年，但直到最近才引起关注。 这种激活函数的形式为： 看得出来，这就是某些函数（比如双曲正切函数 tanh）与近似数值的组合。
  • GELU 激活函数
    GELU作为一种新型的非线性激活函数，通过引入高斯分布的随机性质来提高神经网络的性能。 它具有非线性、平滑性、自正则化和适用性广等特点，在各种深度学习任务中表现出色。 通过合理的实现方式和应用场景选择，可以充分发挥GELU的优势来提升模型的性能。





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