BERT的激活函数是什么

BERT使用的激活函数是GELU (Gaussian Error Linear Unit)。GELU是一种非线性激活函数，它具有连续、可微分和非单调的特性。与ReLU相比，GELU可以提供更好的性能，尤其是在处理自然语言处理任务时。此外，GELU还可以避免ReLU的零梯度问题，从而提高模型的训练稳定性和泛化能力。

相关问题

gelu激活函数应用

GELU（高斯误差线性单元）激活函数在自然语言处理（NLP）领域中被广泛应用。许多重要的模型，如BERT、RoBERTa、ALBERT等，在它们的编码器模块中都使用了GELU激活函数。这个激活函数结合了激活参数为1或0的取值概率与神经网络的激活值，使得神经网络可以有明确的决策结果。当神经网络的激活值越小时，其所乘的激活参数为1的概率也越小。这种激活函数不仅可以保留概率性，还可以保留对输入的依赖性。因此，GELU激活函数能够提供更好的非线性表达能力，有助于提高模型的性能和表现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [GELU()更适合NLP任务的激活函数](https://blog.csdn.net/u013373155/article/details/127929912)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [GELU激活函数](https://blog.csdn.net/uncle_ll/article/details/121293513)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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mlp+bert结构图是什么样的

很抱歉，根据提供的引用内容，没有直接给出MLP和BERT结构图的组合。但是，我们可以简单介绍一下BERT模型的结构和MLP的结构。

BERT模型是一种基于Transformer的预训练语言模型，它的结构包括嵌入层、Transformer块和预测层。其中，嵌入层将输入的文本转换为向量表示，Transformer块包括多个Encoder层，每个Encoder层由多头自注意力机制和前馈神经网络组成，预测层用于对输入的文本进行分类或生成。

MLP是一种前馈神经网络，它由多个全连接层组成，每个全连接层将输入的特征向量进行线性变换，并通过激活函数进行非线性变换，最终输出一个新的特征向量。

如果将MLP和BERT结合起来，可以在BERT的预测层之前添加一个或多个全连接层，以进一步提取特征并进行分类或生成。具体的结构图可以根据具体的任务和模型进行设计和调整。