门控线性单元（GLU）在处理表格型数据（tabular data）时进行的是什么操作呢？

Question

如果输入数据是表格型数据（tabular data），经过门控线性单元（GLU）处理时，进行的是矩阵的线性变换操作还是卷积操作呢？不是很懂卷积，网上也没有查到相关内容~

我不知道ChatGPT的答案是否可信，希望大家可以用自己的实际经验回答~谢谢大家！

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

门控线性单元（Gated Linear Unit, GLU）是一种神经网络层，它结合了sigmoid激活函数的门控机制与线性变换的能力。当GLU应用于表格型数据（tabular data）时，通常不会进行卷积操作，因为卷积主要用于处理具有空间结构的数据，比如图像。

对于表格型数据，我们首先需要将数据转化为向量或矩阵的形式，然后通过全连接层（Dense layer）进行线性变换。GLU在此基础上增加了一个额外的控制门（gate）。具体来说，输入数据 (X) 经过一个全连接层后被分成两部分：(X = [X_g, X_l])，其中 (X_g) 通过sigmoid函数作为门控信号，而 (X_l) 是原始数据通过线性变换后的结果。然后，这两部分相乘得到最终的输出：

[ \text{GLU}(X) = X_l \odot X_g ]

这里，(\odot) 表示逐元素乘法（Hadamard product）。

以下是使用Keras库实现一个简单的GLU层的例子：

from tensorflow.keras.layers import Layer, Dense, Multiply

class GatedLinearUnit(Layer):
    def __init__(self, units, **kwargs):
        self.units = units
        super(GatedLinearUnit, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        self.dense1 = Dense(units=self.units // 2)
        self.dense2 = Dense(units=self.units)
        self.sigmoid = Dense(units=self.units // 2, activation='sigmoid')
        super(GatedLinearUnit, self).build(input_shape)

    def call(self, inputs):
        gate = self.sigmoid(self.dense1(inputs))
        linear = self.dense2(inputs)
        return Multiply()([linear, gate])

# 使用GLU层
input_shape = (None, num_features)  # num_features是表格数据的特征数
glu_layer = GatedLinearUnit(units=64)
output = glu_layer(tf.keras.Input(shape=input_shape))

在这个例子中，num_features是你表格数据中的特征数量。这个模型会先对输入数据应用一个全连接层，然后将其分为两半，一半通过sigmoid激活，另一半直接通过另一个全连接层。最后，两个半部分做逐元素乘法得到GLU的输出。注意，这里的全连接层实质上就是矩阵的线性变换。