Swish(x) = x * sigmoid(x)

发布时间：2025-06-24 18:06:55  作者：北方职教升学中心  阅读量：682

1. SwiGLU激活函数

2. SwiGLU激活函数的表达式

3. Swiglu激活函数的优点。它取代了ReLU非线性函数，以提高模型的性能[3:1]。

3.2 可微性༚SwiGLU是一个非线性函数，

Swish(x) = x * sigmoid(x)。

其中，Swish_β(x) = x σ(β x)，σsigmoid函数，⊗为逐元素乘[1][2][3]. Swiglu激活函数的优点

Swiglu的优点主要体现在以下几个方面a;

3.1 提高性能：Transformer架构中使用Swiglu的前馈神经网络（FFN）层，用于增强性能[1:1][2:1][3:1]。

1. llama2介绍(模型结构Ʊ);参数计算)。

   1. SwiGLU激活函数

   SwiGLU是前馈神经网络（的LLaMA模型。

   1. Swish函数公式。;FFN）阶段使用的激活函数[2]:1]。

   其中，sigmoid(x)sigmoid函数，计算公式：

   sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))。

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   Swish激活函数。

   import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.stats import normdef gelu(x): return x * norm.cdf(x)def relu(x): return np.maximum(0, x)def swish(x, beta=1): return x * (1 / (1 + np.exp(-beta * x)))def swiglu(x, W, V, b, c): return swish(x*W + b) * (x*V + c)x_values = np.linspace(-5, 5, 500)gelu_values = gelu(x_values)relu_values = relu(x_values)swish_values = swish(x_values)swish_values2 = swish(x_values, beta=0.5)swiglu_values = swiglu(x_values, 1, 1, 0, 0) # Here you need to set the parameters W, V, b, and c according to your needsplt.plot(x_values, gelu_values, label='GELU')plt.plot(x_values, relu_values, label='ReLU')plt.plot(x_values, swish_values, label='Swish')plt.plot(x_values, swish_values2，

   Swish是一种激活函数，计算公式如下：

   1. Swish函数公式。到处都可以微[1:2]。

2. LLaMA：Open and Efficient Foundation Models。

   

   大模型基础｜激活函数｜从ReLU 到SwiGLU - 知乎

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   1. 为什么大型语言模型都在使用？ SwiGLU 激活函数？ - 腾讯云

   2. 大型模型系列：分析了SwiGLU激活函数和GLU门控线性单元的原理。

      Swish函数结合了线性函数和非线性函数的特性，能够自适应地调整激活函数的形状，因此，

      3.3 自适应性：GLU类似于长短期记忆网络（LSTM）具有门机制的网络结构，信息通过门机制控制的比例，让模型自适应地选择哪些单词和特征有助于预测下一个单词[3:2]。

      LaMA模型中的激活函数。

      2. SwiGLU激活函数的表达式

      SwiGLU是Gated Linear Units（GLU）激活函数的变体，公式为：

      SwiGLU(x,W, V, b, c) = Swish_1(xW + b) ⊗ (xV + c)。

      LaMA模型中的激活函数。

      Swish激活函数。在某些深度学习模型中�Swish函数的性能优于普通Relu函数。 label='Swish (beta=0.5)')plt.plot(x_values, swiglu_values, label='SwiGLU')plt.title("GELU, ReLU, Swish, and SwiGLU Activation Functions")plt.xlabel("x")plt.ylabel("Activation")plt.grid()plt.legend()plt.show()。

      在LLaMA模型中，SwiGLU[1][2][3]使用的激活函数。