本文是中科大&MSRA在DNN的CNN、Transformer以及MLP三大流派纷争方面的一点深入思考。为分析不同架构的特性,作者首先构建了一个统一架构SPACH将Mixing做成可配置型,以此为基础上CNN、Transformer以及MLP进行挖掘得出:多阶段优于单阶段、局部建模非常重要以及CNN与Transformer的互补性。基于所挖掘特性构建了一种CNN与Transformer...
深入思考CNN、Transformer与MLP 中科大&MSRA对三大神经网络架构的特性进行了分析,通过构建一个统一架构SPACH为基础对CNN、Transformer以及MLP进行对比挖掘得出:多阶段模型总是优于单阶段模型。 为分析不同架构的特性,作者首先构建了一个统一架构SPACH将Mixing做成可配置型,以此为基础上CNN、Transformer以及MLP进行挖掘得出:多...
尽管对于计算机视觉社区来说,MLP不是一个新的概念,但是近期的基于MLP的工作表明,即使是从设计理念和设计技巧上都很简单的结构,也可以获得比肩CNN和Transformer[33]的性能。作为视觉MLP的开创者,MLP-Mixer中提出了一种Mixer结构,其分别使用空间混合(spatial-mixing)MLPs和通道混合(channel-mixing)MLPs在不同信道和空间位...
本文针对序列化推荐问题,通过一系列分析实验发现该场景下滤波算法可以减少该过拟合问题并极大提升Transformer模型的效果,且在Transformer架构基础上将multi-head attention替换为频域下的MLP层,可以模拟滤波机制并进一步提升模型效果。最终我们提出了FMLP-Rec (Filter-enhanced MLP approach for sequential recommendation),一个纯...
【核心】MLP-Mixer,一个纯MLP(多层感知器)架构,成功挑战了Transformer与CNN,在图像分类任务上展现出竞争力。 【拓展描述】MLP-Mixer就像是一个“混搭大师”,它通过token-mixing和channel-mixing两层MLP,巧妙地实现了空间位置和特征通道的信息交流,从而在没有卷积和自注意力机制的情况下,也能在图像分类等任务上大放...
中科大&MSRA对三大神经网络架构的特性进行了分析,通过构建一个统一架构SPACH为基础对CNN、Transformer以及MLP进行对比挖掘得出:多阶段模型总是优于单阶段模型。 为分析不同架构的特性,作者首先构建了一个统一架构SPACH将Mixing做成可配置型,以此为基础上CNN、Transformer以及MLP进行挖掘得出:多阶段优于单阶段、局部建模非常...