阿里云PAI人工智能平台介绍、优势及收费标准，手动整理
阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习与深度学习工程平台，提供数据标注、模型构建、训练、部署及推理优化等全链路服务。内置140+优化算法，支持PyTorch、TensorFlow等多种框架，具备高性能训练与推理能力，适用于自动驾驶、金融风控、智能推荐、智慧医疗等多个行业场景。PAI提供零代码开发、可视化建模、大模型一键部署等功能，助力企业快速构建AI应用。支持多种购买方式，如按量付费、预付费等，满足不同业务需求。
SiLU函数
SiLU（Sigmoid Linear Unit）函数，也称为 Swish 函数，是一种常用于深度学习中的激活函数。它是由 Google 的研究人员提出的，旨在解决 ReLU（Rectified Linear Unit）函数的一些缺点，尤其是在深度网络的训练过程中。
【笔记】激活函数SiLU和Swish
激活函数 SiLU 和 Swish 都是 深度学习 中用于神经网络中的非线性激活函数，旨在增强模型的表达能力和训练性能。实际上，SiLU（Sigmoid Linear Unit）和 Swish 本质上是同一个激活函数的两种不同名称。
自注意力机制在Transformer中备受瞩目，看似‘主角’，为何FFN却在背后默默扮演关键角色？
本文三桥君深入解析Transformer模型中的前馈全连接层（FFN）机制，揭示其通过两层线性变换和ReLU激活增强模型表达能力的关键作用。文章从输入准备、结构原理到计算过程进行详细阐述，并提供PyTorch实现代码。同时探讨了FFN的优化方向及与自注意力机制的协同效应，为AI从业者提供实践建议。AI专家三桥君结合图文并茂的讲解方式，帮助读者掌握这一影响Transformer性能的核心组件。