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 …
Megalodon架构：利用CEMA（复数指数移动平均）提升长序列建模的门控注意力机制
Megalodon架构：利用CEMA提升长序列建模的门控注意力机制 大家好！今天我们要探讨一个令人兴奋的话题：Megalodon架构。这是一种旨在改进长序列建模的新方法，它巧妙地结合了复数指数移动平均（CEMA）和门控注意力机制，从而克服了传统Transformer在处理超长序列时遇到的效率瓶颈。 1. 长序列建模的挑战 在深入Megalodon架构之前，我们先来回顾一下长序列建模所面临的挑战。传统的Transformer模型，以其强大的自注意力机制，在各种自然语言处理任务中取得了显著的成功。然而，自注意力的计算复杂度是序列长度的平方级别（O(N^2)），这使得它在处理长序列时变得极其昂贵，无论是计算资源还是内存消耗都难以承受。 举个例子，假设我们要处理一个长度为10000的序列，自注意力机制需要计算10000 * 10000 = 1亿次注意力权重，这对于GPU来说都是一个巨大的负担。更长的序列，例如处理视频或基因序列，长度可能达到数十万甚至数百万，这种情况下，传统的Transformer几乎无法应用。 为了解决这个问题，研究人员提出了许多优化方法，例如稀疏注意力、线性注意力、以及基于 …