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 …
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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 …
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 …
如何评价神经网络架构KAN，是否有潜力取代MLP？ - 知乎
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。
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 …
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 …
多层感知器MLP，全连接网络，DNN三者的关系？三者是不是同一 …
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 …
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 …
各位马迷，在哪可以看到My Little Pony含中英字幕的英文版？ - 知乎
Jul 26, 2020 · 各位马迷，在哪可以看到My Little Pony含中英字幕的英文版？