如何评价Google提出的MLP-Mixer：只需要MLP就可以在ImageNet上达 …
MLP-Mixer 而MLP-Mixer这篇文章面对MLP计算量太大，参数量太大两大问题，换了一个解决思路。 这个解决思路跟depthwise separable conv是一致的，depthwise separable conv把经典的conv分解为两 …
MLP和BP的区别是什么？ - 知乎
MLP是 多层感知机，是多层的全连接的前馈网络，是而且仅仅是算法结构。输入样本后，样本在MLP在网络中逐层前馈（从输入层到隐藏层到输出层，逐层计算结果，即所谓前馈），得到最终输出值。 …
一文了解Transformer全貌（图解Transformer）
Sep 26, 2025 · Transformer整体结构（输入两个单词的例子） 为了能够对Transformer的流程有个大致的了解，我们举一个简单的例子，还是以之前的为例，将法语"Je suis etudiant"翻译成英文。 第一步： …
transformer 与 MLP 的区别是什么 - 知乎
transformer（这里指self-attention） 和 MLP 都是全局感知的方法，那么他们之间的差异在哪里呢？
点积 vs. MLP：推荐模型到底用哪个更好？
用论文的Figure 1来讲，传统的矩阵分解模型，从神经网络的角度来讲，其实就是为输入的user-item pair找到对应的user embedding 和item embedding ，然后通过对两个embedding向量进行点积，将 …
MoE (Mixture-of-Experts)大模型架构的优势是什么？为什么？
MoE 应用于大模型，GPT-4并不是第一个。在2022年的时候，Google 就提出了MoE大模型 Switch Transformer，模型大小是1571B，Switch Transformer在预训练任务上显示出比 T5-XXL（11B） 模 …
如何看待KAN论文被NeurIPS 2024拒稿？ - 知乎
KAN号称会取代传统MLP，只要理解了MLP，再看明白KAN和MLP的区别，就能拿理解KAN。 怎么理解MLP呢？ MLP就是Mulit-Layer Perceptron，就是这么一个多层的神经元网络，其中每一个圆圈代表 …
多模态大语言模型（MLLM）为什么最近的工作中用BLIP2中Q-Former …
如果把原因归于有损压缩，那么在Qwen-VL和InternVL-1.2的对比中，MLP的方案同样存在这个问题。 因此“有损压缩”的观点不足以解释Q-Former被放弃的原因。 为什么在近期的工作中，大家都选择 …
神经网络Linear、FC、FFN、MLP、Dense Layer等区别是什么？
3.FFN（前馈神经网络）和 MLP（多层感知机）： "FFN" 和 "MLP" 表示前馈神经网络和多层感知机，它们在概念上是相同的。 前馈神经网络是一种最常见的神经网络结构，由多个全连接层组成，层与层 …
如何评价神经网络架构KAN，是否有潜力取代MLP？ - 知乎
May 2, 2024 · mlp之所以经久不衰，就是因为他简单，快速，能scale-up。 KAN让人想起来之前的Neural ODE，催生出来比如LTC（liquid time constant）网络这种宣称19个神经元做自动驾驶。