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GLU激活函數，全稱為Gated Linear Unit，是深度進修範疇中一種較為新鮮的激活函數。它在神經網路的各個檔次中起著關鍵感化，特別是在處理序列數據時表示優良。 那麼，GLU激活函數畢竟應當怎麼讀呢？簡單來說，我們可能將其拆分為兩個部分：「Gated」跟「Linear Unit」。其中，「Gated」讀作/ɡeɪtɪd/，而「Linear Unit」則讀作/ˈlɪniər juːnɪt/。將這兩個部分組合起來，我們可能將其讀作「ɡeɪtɪd ˈlɪniər juːnɪt」。 具體來說，GLU激活函數的基本道理是將輸入數據先經由過程一個線性變更，然後經由過程一個門控機制來把持信息的活動。這裡的「門控」機制容許神經網路進修在何時何地忽視或保存哪些信息。這種構造使得GLU在處理長序列時，可能有效緩解梯度消散跟梯度爆炸成績，從而進步模型的練習後果。 GLU激活函數的具體打算方法是將輸入向量x拆分為兩部分，即x = [x1, x2]，然掉落隊行如下操縱： (1) 線性變更：y1 = W1 * x1 + b1 (2) 門控機制：s = σ(W2 * x2 + b2) (3) 輸出：y = y1 * s 這裡的σ是sigmoid函數，用於生成門控旌旗燈號s，s的取值範疇為[0, 1]。經由過程乘法操縱，GLU可能靜態地調劑每個神經元的激活程度，使得模型可能更好地進修到數據的內涵法則。 總之，GLU激活函數是一種非常有效的激活函數，尤其在處理序列數據時存在優勝性。控制其讀音跟道理，將有助於我們更好地懂得跟利用GLU激活函數。