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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，在多种类型的机器学习任务中都有应用。 1 CNN，Transformer，MLP 三大架构的特点是什么？ 2
多层感知器MLP，全连接网络，DNN三者的关系？三者是不是同一个概念？ - 知乎
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了MLP（Multilayer Perceptron）。单个感知机：
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。但，MLP的各层各神经元的连接系数和偏移量，并非MLP与生俱来的，需要训练和优化才能得到，BP派上
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，由多个全连接层组成，层与层之间是前向传播的。
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？
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方法模式的应用，使得未来添加新的模块类型时不需要修改客户端代码。
无论怎么改变网络结构和特征工程，训练损失值都不下降是什么原因？ - 知乎
尝试了很多种网络结构，简单的复杂的，CNN和mlp都试过，也尝试过几种不同的特征工程，损失值都不下降，并且不同模型的损失值都是相同的，这是为什么？感谢… 显示全部关注者 5 被浏览
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，它可以以任意的精度来近似任何从一个有限维空间到另一个有限维