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 …
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 …
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。
多模态大模型中，projector设置为mlp比qformer好吗，好的原因是 …
在多模态大模型中，将projector设置为MLP相比于Qformer，通常被认为是一个更好的选择。 以下是其相关介绍： 1️⃣MLP与Qformer的比较 MLP的优点：非线性建模能力强：MLP通过多个隐 …
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 …
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 …
可以用贝叶斯优化给mlp的多隐藏层调优吗？ - 知乎
可以用贝叶斯优化给mlp的多隐藏层调优吗？ 使用BayesSearchCV给MLPClassifier进行超参数调优时，搜索空间中的hidden_layer_sizes能否为多隐藏层？
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， …
MLP用于降维时，当降维幅度比较大时信息丢失严重吗？ - 知乎
MLP用于降维时，当降维幅度比较大时信息丢失严重吗？ 例如torch.nn.Linear (9000, 200)这种程度的降维，最近在一篇文章看到这么大幅度的一层mlp，想请问这种做法有问题吗？