SiLU

class torch.nn.SiLU(inplace=False)

逐元素地应用 Sigmoid Linear Unit (SiLU) 函数。

SiLU 函数也称为 swish 函数。

$$\text{silu}(x) = x * \sigma(x), \text{where } \sigma(x) \text{ is the logistic sigmoid.}$$

注意

请参阅 Gaussian Error Linear Units (GELUs) 其中首次提出了 SiLU (Sigmoid Linear Unit)，并请参阅 Sigmoid-Weighted Linear Units for Neural Network Function Approximation in Reinforcement Learning 和 Swish: a Self-Gated Activation Function 其中后来对 SiLU 进行了实验。

形状

• 输入: $(*)$, 其中 $*$ 表示任意数量的维度。

• 输出: $(*)$, 与输入形状相同。

示例

>>> m = nn.SiLU()
>>> input = torch.randn(2)
>>> output = m(input)