swish激活函数有进阶的激活函数吗
时间: 2025-05-19 14:24:10 浏览: 25
### 更先进的激活函数
Swish 是一种自门控（self-gated）激活函数，其定义为 \( f(x) = x \cdot \sigma(\beta x) \)，其中 \( \sigma \) 表示 sigmoid 函数[^1]。尽管 Swish 已经表现出优于 ReLU 的性能，在某些情况下可以进一步提升模型的表现力，但仍有一些更新颖的激活函数被设计出来以解决特定问题或优化计算效率。
#### Mish 激活函数
Mish 定义为 \( f(x) = x \cdot \tanh(\text{softplus}(x)) \)[^2]。这种激活函数具有平滑性和非单调性的特点，能够有效缓解梯度消失和爆炸的问题。实验表明，Mish 在图像分类任务上表现优异，并且通常能带来更高的收敛速度和更好的泛化能力。
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Mish(nn.Module):
def forward(self, x):
return x * torch.tanh(torch.nn.functional.softplus(x))
```
#### GELU (Gaussian Error Linear Unit)
虽然 GELU 并不是直接从 Swish 改进而来，但它也是一种非常有效的激活函数，尤其在 Transformer 架构中得到了广泛应用。它的形式有两种：精确版 \( \Phi(x) = xP(X \leq x) = x\left(0.5 + 0.5\textrm{erf}\left(\frac{x}{\sqrt{2}}\right)\right) \) 和近似版 \( \Phi(x) \approx 0.5x(1+\tanh[\sqrt{\frac{2}{\pi}}(x+0.044715x^{3})]) \)[^2]。后者因其实现简单而常用于实际应用中。
```python
def gelu(x):
cdf = 0.5 * (1.0 + torch.erf(x / math.sqrt(2.0)))
return x * cdf
```
#### ELU-like Family Extensions
除了标准的 Exponential Linear Units (ELUs), 还有多种变体如 SELU (Scaled ELU) 被开发来促进网络内部标准化从而加速训练过程。这些扩展版本通过调整参数使得前向传播过程中保持均值零方差一的状态有助于稳定深层结构的学习动态特性[^3]。
#### 总结
对于寻找比 Swish 更新型或者经过改良后的激活函数而言,Mish,GELU以及各种基于ELU家族延伸出来的新型号都是不错的选择方案之一;它们各自具备独特优势适用于不同场景下的需求.
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### 获取Kernel32.dll中的LoadLibrary地址
Kernel32.dll是Windows操作系统中的一个基本的系统级动态链接库，其中包含了许多重要的API函数。LoadLibrary函数用于加载一个动态链接库模块到指定的进程。为了远程调用LoadLibrary函数，必须首先获取到这个函数在远程进程内存中的地址。这一过程涉及到模块句柄的获取和函数地址的解析，可以通过GetModuleHandle和GetProcAddress这两个API函数来完成。
### 创建远程线程
在有了远程进程的PID、分配的内存地址、DLL文件路径以及LoadLibrary函数的地址后，最后一步是创建一个远程线程来加载DLL。这一步通过调用CreateRemoteThread函数来完成，该函数允许调用者指定一个线程函数地址和一个参数。在这里，线程函数地址就是LoadLibrary函数的地址，参数则是DLL文件的路径。当远程线程启动后，它将在目标进程中执行LoadLibrary函数，从而加载DLL，实现代码注入。
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1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1