QuantML-Qlib Model | 无需归一化，何恺明LeCun联手打造DyT

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近日何恺明与LeCun联合发布了一项颠覆性的新技术——动态Tanh（DyT）。这项技术以其简单的实现方式和卓越的性能优势，引发了业内的广泛关注和讨论。DyT旨在替代传统的归一化层，在不减少性能的同时显著加速深度学习模型的训练过程。 归一化层在现代神经网络中扮演着关键角色，其主要目的是加速模型收敛、提高性能、增强泛化能力以及缓解梯度消失/爆炸问题。通过调整输入数据的分布，归一化层使得不同层之间的数据分布更加稳定，从而提升训练效率和模型表现。然而，归一化层也存在一些挑战，例如计算开销大、对 batch size 和超参数敏感，以及在推理阶段可能存在的不一致性。 DyT 模型是一种旨在替代 Transformer 中传统归一化层（如 Layer Normalization，LN）的创新方法。 其核心操作是动态 Tanh 函数，通过可学习的标量参数   动态调整输入的 ………………………………