Brain-Score 94/100 TECH StatQuest with Josh Starmer · 24:19

The GELU, SiLU and SwiGLU activation functions, clearly explained!!!

The GELU, SiLU and SwiGLU activation functions, clearly explained!!!
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3-Second Blueprint (English)

  1. Unlike ReLU's sharp bend at zero, GELU and SiLU form smooth, differentiable curves with a small negative dip between -2 and 0.
  2. GELU mathematically embeds input-dependent dropout into a single activation by weighting inputs with the Gaussian cumulative distribution.
  3. SiLU multiplies inputs by a logistic sigmoid gate, while SwiGLU adds learnable linear gating to boost modern transformer performance.
GELU ActivationSiLU & SwiGLUGaussian CDFInput-Dependent Dropout

3-Sekunden-Fazit (Deutsch)

  1. Anders als ReLUs Knick bei null bieten GELU und SiLU glatte, differenzierbare Kurven mit einer leichten Senke im leicht negativen Bereich.
  2. GELU integriert eingabeabhängiges Dropout direkt in eine Aktivierungsfunktion mithilfe der kumulativen Gaußschen Verteilungsfunktion.
  3. SiLU gewichtet Eingaben per Sigmoid-Gate, während SwiGLU lernbare lineare Gates ergänzt und moderne Transformer-Netze spürbar verbessert.
GELU-AktivierungSiLU & SwiGLUGaußsche VerteilungStochastisches Dropout

Note / Hinweis: Blueprints are AI-generated educational summaries (0% Politics · 0% Religion · 0% Brainrot) and do not constitute medical, legal, or financial advice. / KI-generierte Zusammenfassung zu Bildungszwecken – ersetzt keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Fachberatung.