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 …
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。
损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎
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 …
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 …
什么是 GP、LP、PE、VC、FOF？ - 知乎
最近看到的文章，讨论GP和LP的越来越多。请教其和PE的区别和联系。另求解释什么是FOF