本文探讨了恒等式 $x = elu(x) - elu(-x)$，并指出类似的恒等式适用于GeLU和Swish等激活函数。通过定义任意奇函数$ heta(x)$，得出更一般的结论，表明这些激活函数使两层神经网络可以简化为一层，从而提升模型灵活性。

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。

本研究提出了一种可训练的混合激活函数方案Adaptive Blending Units（ABUs），能够自适应调整比例，从而提升深度学习模型的训练效率。同时介绍了Padé激活单元和TaLU激活函数，分别提高了预测性能和分类准确度。研究表明，GELU激活函数在多个数据集上表现优越，并通过对400种激活函数的调查，更新了对激活函数的理解，解决了选择复杂性问题。

本文介绍了一种利用上下文向量的聚类结构的软最大似然层逼近算法，能在移动设备上比传统方法更快地进行推理。使用 Gumbel softmax 对筛选模型进行端到端训练，通过预测前 k 个单词，在各种 NLP 任务中实现了更快的推理速度。在德语到英语的机器翻译任务中，相比现有技术，实现了20.4倍的加速。