SwishGLU 是一种激活函数，结合了 Swish 和 GLU（Gated Linear Unit）的特性。它通过引入门控机制来增强模型的表现，尤其是在处理复杂特征时。Swish 本身是一个平滑的激活函数，具有更好的性能，而 GLU 则利用门控结构来控制信息的流动。

SwishGLU 的实现可以分为几个步骤。首先，我们需要了解 Swish 和 GLU 的定义：

1. Swish 激活函数：
   $$\text{Swish}(x)=x\cdot \sigma (x)$$
   其中，$\sigma (x)$ 是 Sigmoid 函数。

2. GLU 激活函数：
   $$\text{GLU}(A,B)=A\cdot \sigma (B)$$
   这里，$A$ 和 $B$ 是输入的两个不同线性变换的结果。

结合这两个概念，SwishGLU 可以表示为：
$$\text{SwishGLU}(x)=\text{Swish}(A)\cdot \sigma (B)$$
其中 $A$ 和 $B$ 是通过线性层得到的。

实现步骤

以下是一个简单的 PyTorch 示例：

import torch
import torch.nn as nn

class SwishGLU(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(SwishGLU, self).__init__()
        self.linear_A = nn.Linear(input_size, output_size)
        self.linear_B = nn.Linear(input_size, output_size)

    def swish(self, x):
        return x * torch.sigmoid(x)

    def forward(self, x):
        A = self.linear_A(x)
        B = self.linear_B(x)
        return self.swish(A) * torch.sigmoid(B)

# 示例用法
input_size = 10
output_size = 5
model = SwishGLU(input_size, output_size)
input_tensor = torch.randn(32, input_size)  # 假设批量大小为 32
output = model(input_tensor)

ReLU 和 GELU 激活函数本身不包含可训练参数，只是简单地对输入进行转换。而 SwishGLU 包含两个线性层 $A$ 和 $B$，这些层的权重矩阵和偏置是可训练的，因此在训练过程中可以优化，从而增强模型的表达能力。