在RNN中使用silu函数的优势包括：
平滑性：silu函数是Sigmoid激活函数的一种变体，具有更平滑的曲线和更好的梯度性质。这有助于减少梯度消失和梯度爆炸问题，提高模型的训练稳定性。
非线性：silu函数是一种非线性激活函数，可以帮助RNN模型学习复杂的非线性关系，提高模型的表征能力。
高效性：silu函数的计算简单高效，可以加快模型的训练速度和推理速度。
收敛性：silu函数有助于加速模型的收敛，提高模型的泛化能力和性能。
总而言之，使用silu函数可以帮助改善RNN模型的训练和性能，提高模型在序列数据上的表现。