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 …
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 …
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 …
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 …
损失函数｜交叉熵损失函数
3. 学习过程 交叉熵损失函数经常用于分类问题中，特别是在神经网络做分类问题时，也经常使用交叉熵作为损失函数，此外，由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率，所以交叉熵几乎每次都和 …
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：
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。
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 …
一文了解Transformer全貌（图解Transformer）
Jan 21, 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 …
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 …