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  1. CNN,Transformer,MLP 三大架构的特点是什么? - 知乎

    CNN擅长处理图像数据,具有强大的特征提取能力;Transformer通过自注意力机制实现了高效的并行计算,适用于处理序列数据;而MLP则以其强大的表达能力和泛化能力,在多种类型的机 …

  2. 多层感知器MLP,全连接网络,DNN三者的关系?三者是不是同一 …

    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念? 关注者 34 被浏览 253,603 李竞涛 人工智能从业者

  3. 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 …

  4. 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 …

  5. 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 …

  6. 如何评价Google提出的MLP-Mixer:只需要MLP就可以在ImageNet …

    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 …

  7. 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?

  8. 多层感知机是如何解决异或问题的? - 知乎

    2.2 方法2:深度神经网络(MLP) 搬出万能近似定理,“一个前馈神经网络如果具有线性输出层和至少一层具有任何一种‘‘挤压’’ 性质的激活函数的隐藏层,只要给予网络足够数量的隐藏单元, …

  9. 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。

  10. 如何用 mlp 神经网络做多分类预测? - 知乎

    多层感知机(MLP)神经网络可以用于多分类预测。以下是一个基本的示例,用于使用TensorFlow Keras实现MLP多分类预测: