在RNN中使用silu函數的優勢包括：
平滑性：silu函數是Sigmoid激活函數的一種變體，具有更平滑的曲線和更好的梯度性質。這有助于減少梯度消失和梯度爆炸問題，提高模型的訓練穩定性。
非線性：silu函數是一種非線性激活函數，可以幫助RNN模型學習復雜的非線性關系，提高模型的表征能力。
高效性：silu函數的計算簡單高效，可以加快模型的訓練速度和推理速度。
收斂性：silu函數有助于加速模型的收斂，提高模型的泛化能力和性能。
總而言之，使用silu函數可以幫助改善RNN模型的訓練和性能，提高模型在序列數據上的表現。
