diffusers/main/tr/api/activations.md

Aktivasyon fonksiyonları

🤗 Diffusers'ta çeşitli modelleri desteklemek için özelleştirilmiş aktivasyon fonksiyonları.

GELU[[diffusers.models.activations.GELU]]

diffusers.models.activations.GELU[[diffusers.models.activations.GELU]]

diffusers.models.activations.GELU(dim_in: int, dim_out: int, approximate: str = 'none', bias: bool = True)

Kaynak

Parametreler:

dim_in (int) : Girdideki kanal sayısı.

dim_out (int) : Çıktıdaki kanal sayısı.

approximate (str, isteğe bağlı, varsayılan "none") : "tanh" ise, tanh yaklaşımı kullanılır.

bias (bool, varsayılan olarak True) : Doğrusal katmanda sapma (bias) kullanılıp kullanılmayacağı.

approximate="tanh" ile tanh yaklaşımı desteğine sahip GELU aktivasyon fonksiyonu.

GEGLU[[diffusers.models.activations.GEGLU]]

diffusers.models.activations.GEGLU[[diffusers.models.activations.GEGLU]]

diffusers.models.activations.GEGLU(dim_in: int, dim_out: int, bias: bool = True)

Kaynak

Parametreler:

dim_in (int) : Girdideki kanal sayısı.

dim_out (int) : Çıktıdaki kanal sayısı.

bias (bool, varsayılan olarak True) : Doğrusal katmanda sapma (bias) kullanılıp kullanılmayacağı.

Kapılı doğrusal birim aktivasyon fonksiyonunun bir varyantı.

ApproximateGELU[[diffusers.models.activations.ApproximateGELU]]

diffusers.models.activations.ApproximateGELU[[diffusers.models.activations.ApproximateGELU]]

diffusers.models.activations.ApproximateGELU(dim_in: int, dim_out: int, bias: bool = True)

Kaynak

Parametreler:

dim_in (int) : Girdideki kanal sayısı.

dim_out (int) : Çıktıdaki kanal sayısı.

bias (bool, varsayılan olarak True) : Doğrusal katmanda sapma (bias) kullanılıp kullanılmayacağı.

Gaussian Error Linear Unit (GELU)'nun yaklaşık formu. Daha fazla ayrıntı için bu makalenin 2. bölümüne bakın.

SwiGLU[[diffusers.models.activations.SwiGLU]]

diffusers.models.activations.SwiGLU[[diffusers.models.activations.SwiGLU]]

diffusers.models.activations.SwiGLU(dim_in: int, dim_out: int, bias: bool = True)

Kaynak

Parametreler:

dim_in (int) : Girdideki kanal sayısı.

dim_out (int) : Çıktıdaki kanal sayısı.

bias (bool, varsayılan olarak True) : Doğrusal katmanda sapma (bias) kullanılıp kullanılmayacağı.

Kapılı doğrusal birim aktivasyon fonksiyonunun bir varyantı. GEGLU'ye benzer ancak GeLU yerine SiLU / Swish kullanır.

FP32SiLU[[diffusers.models.activations.FP32SiLU]]

diffusers.models.activations.FP32SiLU[[diffusers.models.activations.FP32SiLU]]

diffusers.models.activations.FP32SiLU()

Kaynak

Girdisi torch.float32'ye yükseltilmiş SiLU aktivasyon fonksiyonu.

LinearActivation[[diffusers.models.activations.LinearActivation]]

diffusers.models.activations.LinearActivation[[diffusers.models.activations.LinearActivation]]

diffusers.models.activations.LinearActivation(dim_in: int, dim_out: int, bias: bool = True, activation: str = 'silu')

Kaynak