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SwiGLU激活函数详解及Pytorch实现 | 最新大语言模型架构
了解SwiGLU激活函数在大语言模型架构中的应用,包括Swish和GLU的特点结合,以及Pytorch代码实现。探讨SwiGLU在预训练期间的表现及其优势,为了解SwiGLU的原理及其在神经网络中的应用提供参考。- 509
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神经网络中常见的激活函数及特性介绍
本篇博客介绍了神经网络中常见的激活函数,包括sigmoid函数、ReLU函数、LeakyReLU函数、Tanh函数和Softmax函数,以及它们各自的特性和优缺点。帮助读者了解不同激活函数的适用场景和使用方法,以提升神经网络的性能。- 136
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激活函数对神经网络的必要性及常见激活函数原理分析
本文章分析了激活函数对于神经网络的必要性,讲解了几种常见的激活函数的原理,给出相关公式、代码和示例图,详细介绍了激活函数的定义、性质以及Sigmoid型函数的原理。- 283
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激活函数的应用与实现:Relu节点的计算图和可视化
本文介绍了激活函数的应用与实现,重点讲解了Relu节点在计算图中的作用,以及通过可视化的方式展现了Relu函数的图像。适合对神经网络优化感兴趣的读者阅读。- 711
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深度学习中常用的几种激活函数介绍
本文介绍了深度学习中常用的几种激活函数,包括Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyRelu和PRelu激活函数,分析了它们的优缺点,并讨论了在神经网络模型中的应用。- 388
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Python深度学习中的4种激活函数
本文介绍了Python深度学习中的4种激活函数,包括Sigmoid函数,Tanh函数,ReLu函数和SoftMax函数,以及它们的数学表达式和特点。激活函数在神经网络中起到了重要作用,帮助处理线性不可分问题。- 358
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从PReLU到Dice激活函数:改善神经网络性能的旅程
本文介绍了从PReLU到Dice激活函数的演进,探讨了这些激活函数的原理,以及如何在代码中实现它们以提高神经网络的性能。适用于对神经网络优化和激活函数感兴趣的读者。- 301
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