使用GELU激活函数的神经网络的逼近能力:深度分析
发布:2025年12月25日 17:56
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•ArXiv
分析
这篇ArXiv论文很可能探讨了使用高斯误差线性单元 (GELU) 激活函数的、前馈神经网络的理论特性,GELU是现代架构中常见的选择。 理解这些逼近能力可以为各种机器学习任务的神经网络设计和效率提供见解。
引用
“该研究侧重于使用GELU激活函数的前馈神经网络。”
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“该研究侧重于使用GELU激活函数的前馈神经网络。”
“论文介绍了新的算法。”
“这篇文章讨论了近似方案。”
“该研究侧重于块低秩基础模型的内存高效加速。”
“上下文表明该论文是一篇 ArXiv 出版物,侧重于深度学习的理论方面。”
“论文重点研究了基于随机采样中心的拟插值。”
“利用第二随机相位近似研究原子核对双体外部场的响应”
“上下文提到论文侧重于高效的模数近似及其在CKKS密文中的应用。”
“该论文来自 ArXiv,表明这是一篇科学研究的预印本。”
“该论文侧重于扩展在线分布鲁棒强化学习。”
“探讨超越广义相对论的旋转黑洞的准正态模态:WKB 近似”
“本文重点研究了傅立叶比、不确定性、限制和紧支撑测度的近似。”
“文章的背景提供了关于论文发表在 ArXiv 上的关键信息。”
“本文重点研究了SiLU网络的近似能力。”
“消息来源是Hacker News,表明目标受众是技术爱好者。”