GELU激活函数是什么

GELU（Gaussian Error Linear Units）激活函数是一种基于高斯误差线性单元的激活函数。它在2018年被Hendrycks和Gimpel提出，并在自然语言处理和计算机视觉等领域中得到了广泛应用。

GELU函数的表达式如下：

f(x) = 0.5 * x * (1 + erf(x / sqrt(2)))

其中erf(x)是误差函数，它可以将实数映射到区间[-1, 1]，sqrt(2)是2的平方根。

相对于ReLU等其他激活函数，GELU函数具有更平滑的曲线，可以更好地拟合数据分布。此外，GELU函数还具有零均值和单位方差的性质，这使得它在训练深度神经网络时更加稳定和可靠。

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%"]
[ .reference_list ]

gelu激活函数python代码

GU激活函数的Python代码可以根据引用[1]中提供的代码进行实现。以下是一个基于nn.Module的版本的GELU激活函数的Python代码：

import torch
import torch.nn as nn
import math

class GELU(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GELU, self).__init__()

    def forward(self, x):
        return x * 0.5 * (1.0 + torch.erf(x / math.sqrt(2.0)))

这段代码定义了一个名为GELU的类，继承自nn.Module。在forward方法中，使用了GELU激活函数的数学表达式来计算输出。其中，torch.erf函数是高斯误差函数，用于实现GELU的平滑性质。通过调用该类的forward方法，可以对输入进行GELU激活。