GeLU（Gaussian Error Linear Unit）激活函数是一种在深度学习中常用的激活函数，它的定义为：
或者近似表示为：
其中，$\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} $是Sigmoid函数。
GeLU激活函数的优点包括：
- 它能够平滑地过渡到线性区域，避免了像ReLU激活函数那样在输入为负数时出现的“死亡神经元”问题。
- 它在输入为正数和负数时都能够激活神经元，从而能够更好地捕捉数据中的非线性特征。
- 与其他激活函数相比，GeLU激活函数在许多任务中表现出了更好的性能。
由于这些优点，GeLU激活函数在许多深度学习模型中得到了广泛的应用，例如在自然语言处理、计算机视觉等领域。