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PyTorch中的激活函数（四）
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
文章介绍了几种激活函数及其优缺点。GELU和Mish能缓解梯度消失和ReLU死亡问题，但计算复杂。SiLU（Swish）通过Sigmoid加权实现，优点相似但计算量大。Softplus将输入转换为0到∞，稳定收敛，缓解梯度问题，但计算复杂。这些函数在PyTorch中用于自然语言处理模型如Transformer。
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关键要点
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文章介绍了几种激活函数及其优缺点。
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GELU和Mish能缓解梯度消失和ReLU死亡问题，但计算复杂。
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SiLU（Swish）通过Sigmoid加权实现，优点相似但计算量大。
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Softplus将输入转换为0到∞，稳定收敛，缓解梯度问题，但计算复杂。
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这些激活函数在PyTorch中用于自然语言处理模型如Transformer。
❓
延伸问答
GELU激活函数的优缺点是什么？
GELU的优点是能缓解梯度消失和ReLU死亡问题，但计算复杂。
Mish激活函数如何工作？
Mish通过x乘以Tanh(Softplus(x))来转换输入值，能缓解梯度消失和ReLU死亡问题。
SiLU激活函数的计算复杂性如何？
SiLU的计算复杂性较高，因为它涉及Sigmoid函数的计算。
Softplus激活函数的输出范围是什么？
Softplus将输入转换为0到∞之间的值。
这些激活函数在PyTorch中主要用于什么？
这些激活函数主要用于自然语言处理模型，如Transformer。
这些激活函数的共同优点是什么？
它们都能缓解梯度消失和ReLU死亡问题。
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