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可学习的多项式、三角和热带激活函数
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的初始化方案，解决了深度神经网络中静态激活函数导致的梯度消失和爆炸问题。实验表明，基于Hermite、Fourier和热带多项式的可学习激活函数显著提高了网络的准确性和稳定性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的初始化方案，解决了深度神经网络中静态激活函数导致的梯度消失和爆炸问题。
- 该方案保证了变换器和卷积网络中的单位方差，从而实现稳定的梯度流。
- 实验表明，基于Hermite、Fourier和热带多项式的可学习激活函数显著提高了网络的准确性和稳定性。
- 研究证明了可学习激活函数在大规模任务中的有效性，提升了网络在准确性和困惑度方面的表现。
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