Gated Mapping

Gated Mapping 是一种在神经网络中使用的技术，用于提高模型的表达能力和学习能力。它通过引入门控机制（gating mechanism）来调节输入信号的传递和处理。

在 Gated Mapping 中，输入数据首先通过一个线性变换，然后通过一个门控单元（gating unit）。门控单元通常由一个激活函数（如 sigmoid 函数）和一个元素逐元素乘积（element-wise multiplication）操作组成。

门控单元的输出可以控制输入信号的传递，以及对输入信号的不同部分进行加权。这使得模型可以有选择地关注输入数据的不同特征，并根据任务的需要进行重要特征的强化或抑制。

Gated Mapping 在很多任务中都有应用，例如语言模型、机器翻译、语义理解等。它可以帮助网络更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系，提高模型在复杂任务上的性能和泛化能力。