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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
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？
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？
如何评价Google提出的MLP-Mixer：只需要MLP就可以在ImageNet上达到SOTA？ - 知乎
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把经典的conv分解为两步，depthwise conv和pointwise conv，这样就降低了经典conv的计算量和参数量。
如何评价Google提出的MLP-Mixer：只需要MLP就可以在ImageNet上达到SOTA？ - 知乎
2021年初，Google AI 团队续ViT模型之后回归到传统的MLP网络，基于MLP网络设计了一个全MLP的Mixer结构来进行计算机视觉任务。