MLP(多层感知器)和FFN(前馈神经网络)在深度学习中通常被用来指代相似的概念,但它们之间存在一些细微的差别: MLP: MLP是一种经典的神经网络结构,它由多个层组成,每一层都是全连接的。MLP中的每一层都包含一些神经元,这些神经元与前一层的每个神经元都有连接。MLP通常至少包含三层:一个输入层、一个或多个隐藏层...
神经网络中的线性层linear、全连接层FC、前馈神经网络FFN与多层感知机MLP之间的主要区别在于它们的连接方式与功能。线性层linear，如在PyTorch库中所示，接受固定大小的输入并映射到输出空间。它通过线性变换实现，适用于直接映射任务。全连接层FC（或Linear）在神经网络中表示每个神经元与上一层所有神经元相连...
MLP 多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)是一种前馈人工神经网络模型 也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network) 除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,最简单的MLP只含一个隐层,即三层的结构 多层感知机层与层之间是全连接的(全连接的意思就是:上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接) ...
1.1 多层前馈神经网络 多层的前馈神经网络又名多层感知机(Multi-Layer Perceptrons, MLP)。MLP只是经验叫法,但实际上FFN不等价于MLP,因为原始的MLP通常使用不可微的阶跃函数,而不是连续的非线性函数。 Figure 1 展示了单层的FFN。当多层的FFN堆叠起来,它就有了深度神经网络的万能近似能力。实际上,两层的FFN或MLP就...
Dense 层,也称为全连接层(Fully Connected Layer),是神经网络中最基本和最常用的层之一。它在每一层中都让所有的输入节点与输出节点完全连接。每个连接都有一个权重,并且每个输出节点还有一个偏置项。Dense 层通常用于多层感知机(MLP)和其他类型的前馈神经网络中。
"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...
在模型实现中,将MLP对应到transformer理论模型中的FFN。 ChatGLM3 ChatGLM中MLP的实现与transformer模型中FFN的理论模型一致。其结构如下: (mlp): MLP ( (dense_h_to_4h): Linear(in_features=4096, out_features=16384, bias=True) (dense_4h_to_h): Linear(in_features=16384, out_features=4096, bias=...
FFN(又称MLP)在后面作为channel-mixer进一步增强representation。 从2017至今,过去绝大部分Transformer优化,尤其是针对NLP tasks的Efficient Transformer都是在Attention上的,因为文本有显著的long sequence问题。安利一个很好的总结Efficient Transformers: A Survey, 来自大佬Yi Tay。到了ViT上又有一堆attention改进,这个repo...
相比于复杂的 attention 部分，FFN 的公式就显得十分简单了，原始的就是多层的 MLP。我们从大模型本身的...
[ Attention is Not All You Need: Pure Attention Loses Rank Doubly Exponentially with Depth] 论文中做了实验,对于单纯的self-attentation而不考虑实验残差和MLP的话,我们堆叠了n层,整个模型的秩会很快坍缩,也即所有表征趋于一个vector,而加上了MLP和残差的话会好很多,因此MLP这个东西是必要的。