SwiGLU激活函数：双线性门控机制的优势与实践 大家好，今天我们来深入探讨一种近年来备受关注的激活函数——SwiGLU。它作为GeLU的有力竞争者，在收敛速度和模型性能上展现出显著优势。我们将从激活函数的本质、GeLU的局限性入手，逐步剖析SwiGLU的原理、实现细节，并通过代码示例展示其在实际应用中的效果。 激活函数：神经网络的非线性之源 在深入了解SwiGLU之前，我们先回顾一下激活函数在神经网络中的作用。简单来说，激活函数负责为神经网络引入非线性特性。如果没有激活函数，无论网络有多深，其本质都只是线性变换的叠加，无法处理复杂的数据模式。 常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。它们各有优缺点，例如： Sigmoid: 将输入压缩到0到1之间，易于解释为概率，但存在梯度消失问题。 ReLU: 解决了梯度消失问题，计算效率高，但可能出现"dead ReLU"现象，即神经元永远不被激活。 Tanh: 将输入压缩到-1到1之间，输出以0为中心，通常比Sigmoid收敛更快，但仍然存在梯度消失问题。 这些激活函数都是单输入单输出的，即一个输入值经过函数 …