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GLU激活函数，全称为Gated Linear Unit，是深度学习领域中一种较为新颖的激活函数。它在神经网络的各个层次中起着关键作用，特别是在处理序列数据时表现优异。 那么，GLU激活函数究竟应该怎么读呢？简单来说，我们可以将其拆分为两个部分：“Gated”和“Linear Unit”。其中，“Gated”读作/ɡeɪtɪd/，而“Linear Unit”则读作/ˈlɪniər juːnɪt/。将这两个部分组合起来，我们可以将其读作“ɡeɪtɪd ˈlɪniər juːnɪt”。 详细来说，GLU激活函数的基本原理是将输入数据先通过一个线性变换，然后通过一个门控机制来控制信息的流动。这里的“门控”机制允许神经网络学习在何时何地忽略或保留哪些信息。这种结构使得GLU在处理长序列时，能够有效缓解梯度消失和梯度爆炸问题，从而提高模型的训练效果。 GLU激活函数的具体计算方式是将输入向量x拆分为两部分，即x = [x1, x2]，然后进行如下操作： (1) 线性变换：y1 = W1 * x1 + b1 (2) 门控机制：s = σ(W2 * x2 + b2) (3) 输出：y = y1 * s 这里的σ是sigmoid函数，用于生成门控信号s，s的取值范围为[0, 1]。通过乘法操作，GLU可以动态地调整每个神经元的激活程度，使得模型可以更好地学习到数据的内在规律。 总之，GLU激活函数是一种非常有效的激活函数，尤其在处理序列数据时具有优越性。掌握其读音和原理，将有助于我们更好地理解和应用GLU激活函数。