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GELU

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6月17日
10:16
10:16官方账号arXiv cs.LG@Viet-Hoang Tran, Vinh Khanh Bui, Tan Lai Ngoc, Nam Nguyen, Tuan Dam, Tan M. Nguyen
该论文提出了一个统一框架,用于刻画现代神经网络架构(如使用GELU、SiLU、SwiGLU激活的前馈网络、具备正弦和旋转位置编码的多头注意力、以及多种门控设计的混合专家模型)中的梯度下降守恒定律。此前守恒定律仅在线性和ReLU网络中被理解。实验验证了所预测的不变量。
论文GELUSiLUSwiGLUMixture-of-Experts守恒定律

推荐理由:想知道GELU、多头注意力这些架构背后为什么有隐式偏好?这篇论文给出了严格的理论解释。
原文
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