CNN，Transformer，MLP 三大架构的特点是什么？ - 知乎
Mar 5, 2024 · 2）输出层，输出层与隐藏层是什么关系？ 其实隐藏层到输出层可以看成是一个多类别的逻辑回归，也即softmax回归，所以输出层的输出就是softmax (W2X1+b2)，X1表示隐藏层的输出f …
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。 …
多层感知器MLP，全连接网络，DNN三者的关系？三者是不是同一个概 …
全连接（前馈）网络：是指每一层之间没有连接，只是前一层和后一层连接的网络都属于全连接 前馈神经网络。 多层感知器 MLP：是相对于最简单的单个感知器而言，多个感知器串联构成 …
如何评价神经网络架构KAN，是否有潜力取代MLP？
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。 （当然只是 …
多模态投影器projector在视觉大模型中扮演怎样的角色？ - 知乎
如果类型匹配 mlp(\\d+)x_gelu 模式，比如 mlp2x_gelu，就根据匹配的数字创建多层感知器（MLP），每层之间使用GELU激活函数。 如果类型是 identity，就返回恒等映射模块。 这些实现细节展示了工厂 …
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？
如何看待新网络架构KAN，它是否能取代MLP？ - 知乎
May 2, 2024 · 再度更新，截止5月3号晚上11点。 由于原生kan写的太烂了，速度太慢，于是我采用了上面说能跑到97%的FourierKan做实验，尝试将这种kan替换transformer的mlp。 我跑的实验是MAE …
为什么还要继续使用mlp？ - 知乎
都说1x1卷积能够替代fc层，更省参数，且效果差不多。那为什么现在还要使用mlp而不是堆叠1x1卷积层呢？
MLP能够模拟CNN，为什么却没有CNN性能好? - 知乎
MLP能够模拟CNN，为什么却没有CNN性能好? 通过适当的权重设置，可以把一个CNN模型变成MLP模型，反过来CNN不一定能模拟一个MLP模型。 如何解释这个现象呢?除了CNN自带正则化，CNN参 …
多模态大模型中，projector设置为mlp比qformer好吗，好的原因是什么 …
在多模态大模型中，将projector设置为MLP相比于Qformer，通常被认为是一个更好的选择。 以下是其相关介绍： 1️⃣MLP与Qformer的比较 MLP的优点：非线性建模能力强：MLP通过多个隐藏层和非线性 …