什么是glu门,怎么通过代码实现
时间: 2023-03-15 20:02:21 浏览: 133
Glu门是一种深度学习中的激活函数,它可以将输入的非线性数据转换为输出的线性数据。可以通过使用TensorFlow或Keras库中的函数来实现Glu门,例如tf.keras.activations.sigmoid,tf.keras.activations.hard_sigmoid等。
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stgcn里的1d卷积和glu门怎么通过代码实现
首先,要实现1D卷积,可以使用Keras中的Conv1D函数,示例代码为:model = Sequential()model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(1000,1))) 。要实现GLU门,可以使用Keras中的GLU函数,示例代码为:model.add(keras.layers.GLU(units=16, activation='relu')) 。
GLU在pytorch中是什么作用
GLU (Gated Linear Units) 是 PyTorch 中的一个激活函数,它是一种门控线性单元,可以将输入数据分成两部分,分别进行线性变换和非线性变换。在 PyTorch 中,GLU 通常用于序列模型中的卷积层或全连接层中,以提高模型的效果。GLU 的作用是增强模型的表达能力,提高模型的泛化性能。