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。

本文探讨了多种新型激活函数在深度学习中的应用与效果，包括Swish、Piecewise Linear Unit和Adaptive SwisH等。这些激活函数在自然语言处理和图像分类等任务中表现优越，能显著提高准确率和性能，优化后的激活函数在92.8%的案例中超越现有标准。

本文比较了不同语音增强算法的效果，提出了一种基于短时傅里叶变换的算法，并在多个数据集上验证了其有效性。研究探讨了训练信号长度、RNN训练及深度学习模型在噪声环境下的应用，并提出了多种优化方法以提高语音增强质量。

Swish 是一款用触控板手势来管理 macOS 中已打开窗口的付费工具，用直观的滑动、捏合、点击和按住手势控制你的 Mac。可与 Magic Trackpad、鼠标和键盘快捷键配合使用。@Appin