transformer改激活函数

Transformer模型中的激活函数主要用于在网络层中引入非线性性质。原始的Transformer模型使用的激活函数是GELU（Gaussian Error Linear Unit），它在隐藏层中表现良好。

如果你想尝试其他的激活函数，可以考虑以下几个选项：

1. ReLU（Rectified Linear Unit）：ReLU是一种常用的激活函数，它能够快速计算并且在很多情况下表现良好。但是，ReLU在负值区域会产生零梯度，这可能导致梯度消失的问题。

2. Leaky ReLU：Leaky ReLU是对ReLU的改进，它在负值区域引入了一个小的斜率，以解决ReLU的梯度消失问题。

3. ELU（Exponential Linear Unit）：ELU在负值区域引入了一个指数衰减的曲线，以减轻ReLU的梯度消失问题。ELU在某些情况下可能比ReLU表现更好。

4. Swish：Swish是一种由Google提出的激活函数，它利用了Sigmoid函数的特点，同时具有非线性和平滑性。

5. Mish：Mish是一种由自适应激活函数提出的新型激活函数，它在一定程度上克服了ReLU的缺点，并在一些任务上表现出色。

请注意，改变Transformer模型的激活函数可能需要进行一些调整和实验，以适应特定的任务和数据集。此外，更复杂的激活函数并不一定总是比简单的激活函数更好，因此在选择时需要考虑各种因素。

相关问题

transformer激活函数

Transformer 模型中使用的激活函数是 GELU（Gaussian Error Linear Unit）。GELU 激活函数是一种充分利用高斯误差线性单元的非线性函数，它在处理自然语言处理任务时表现良好。GELU 激活函数的数学定义如下：

GELU(x) = 0.5 * x * (1 + tanh(sqrt(2/pi) * (x + 0.044715 * x^3)))

其中，x 是输入变量。GELU 激活函数将输入变量映射到 (-inf, inf) 范围内的非线性输出。在 Transformer 模型中，GELU 激活函数被广泛应用于多层感知机（MLP）和残差连接等部分。

transformer用的什么激活函数

Transformer模型中使用的激活函数是GELU（Gaussian Error Linear Unit）。GELU激活函数在近年来在自然语言处理任务中表现良好，它通过将输入映射到正态分布上来提供非线性变换。GELU激活函数的定义如下：

GELU(x) = 0.5 * x * (1 + tanh(sqrt(2/pi) * (x + 0.044715 * x^3)))

其中，`tanh`是双曲正切函数，`sqrt`是平方根函数。