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Gaussian Error Linear Units (GELUS)

👥 Integrantes:

  • 👤 Henry Mantilla
  • 👤 Alejandro Moreno

TLDR

GELU (Unidad Lineal de Error Gaussiano) es una función de activación definida como xΦ(x), donde Φ(x) es la función de distribución acumulada de una normal estándar. Puede interpretarse como una “puerta” suave que deja pasar x en proporción a qué tan probable es que sea mayor que una muestra de una normal estándar. A diferencia de ReLU, que corta en seco los valores negativos, GELU hace una transición suave entre bloquear valores negativos y dejar pasar los positivos, lo que mejora el flujo de gradientes. El artículo también propone aproximaciones rápidas usando tanh o una sigmoide escalada. Experimentalmente, GELU supera a ReLU y ELU en redes grandes (por ejemplo Transformers), logrando mejor convergencia y precisión con un costo computacional apenas mayor.

📑 Material de apoyo:

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