Fig. 3 sMLP-deterministic 为作者提出的 all-MLP 模型, 其它模型是基于 Transformer 的 MoE(后面会讲到) 由Fig.3 可见, 相对于其它 baseline, all-MLP 模型具有更快的训练速度. 作者特别标出了 Valid Perplexity=18 时, all-MLP 模型比第二名有两倍速度提升. 本文记号说明 0 引言 在Transformer 大红大紫的...
MLP-Mixer包含两种类型的层:一种是MLPs独立应用于每一个图像patch(即“混合”每个位置的特征),另一种是MLPs应用于不同patches之间(即“混合”空间信息)。 MLP-Mixer在大型数据集或现有正则化方案上进行训练时,可以在图像分类基准上获得有竞争力的结果,其预训练和推理成本可与最先进的模型相媲美。这是一种在概念和...
MLP-Mixer将上图所示的这两个任务切割开来,用两个MLP网络来处理,分别为(1)不同位置的mix叫做token-mixing (2)同一位置不同通道的mix叫做channel-mixing。 总体架构如下图所示,如图举例:将图片拆分为9个patch,用一个FC层将所有patch提取特征变为 token,经过 N 个Mixer层,进一步提取特征,最后用一个 FC 层预测类...
Mixer Layer就是文章提出的主要创新结构。其中,每一个Mixer Layer包含一个token-mixing MLP 和一个channel-mixing MLP,这两个结构都是由两个全连接层和GELU激活函数组成。 我们再来看上图的上面部分,体现了Mixer Layer的细节:首先,假设一个图片被分成了9个patch,然后每一个patch经过embedding,变成了一个128的向量。
第一个是token-mixing MLP(即图中的MLP1),作用于X的列向量。第二个是channel-mixing MLP(图中的MLP2),作用于X的行向量。每个MLP包括两个全连接层和一个GELU激活函数。此外,Mixer 还用了跳跃连接(Skip-connection)和层归一化(Layer Norm),这里的跳跃连接即残差链接,将输入输出相加。
典型的MLP结构包括三层:input、hidden、output。不同层之间都是全联接的。 MLP-Mixer完全利用基础的矩阵乘法运算和数据变换以及非线性层来完成复杂数据集的分类任务。 Step 1:将图像转成token作为后续模型的输入(该过程与ViT一致) MLP-Mixer可以靠channel-mixing MLPs层结合不同channels的信息,也可以靠token-mixing MLP...
;I+bi 上面我们可以看到,CNN和MLP计算过程实际对应数值标号是完全一致的,也就是说上两图MLP和CNN计算过程完全等价,可以互相转换。 显然可以... 很多书或论文也将MLP和CNN区别开来,但是实际MLP只是CNN的一个特例,也就是说MLP本身也是CNN,以下为简要的论述。 上图为CNN的计算 ...
1、通道混合MLP(channel-mixing MLPs ):用于不同通道之间进行通信,允许对每个token独立操作,即采用每一行作为输入。 2、token混合MLP(The token-mixing MLPs ):用于不同空间位置(token)之间的通信;允许在每个通道上独立操作,即采用每一列作为输入。 以上两种类型的MLP层交替执行以实现两个输入维度的交互。
论文地址:MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision 1. 介绍 作者在这篇文章里提出了MLP-Mixer的结构,不使用卷积或者self-attention,而是完全基于多层感知器(MLP),应用于空间内置或者特征通道。这个结构只依赖于矩阵乘法,数据分布的改变以及标量非线性(basic matrix multiplication routines, ...
Friendship Games(歌曲)MLP中文维基 Embrace the MagicMLP中文维基 We Will Stand For EverfreeMLP中文维基 让尾巴摇摆MLP中文维基 Awesome As I Wanna BeMLP中文维基 演出疾驰不息MLP中文维基 BattleMLP中文维基 Rainbooms BattleMLP中文维基 We've Come So FarMLP中文维基 尽情奔跑MLP中文维基...