**多层感知机(MLP)**由多个感知机层叠而成,可以对输入特征进行深层次的加工和提取,从而获得更高级别的特征表示。这对于处理复杂任务和提高模型性能至关重要。 在Transformer Encoder等结构中,FNN和MLP的结合可以进一步提升模型对复杂特征的捕捉能力和泛化性能。这种增效作用使得深度学习模型在处理自然语言处理(NLP)等任务...
通过FNN与MLP的结合，深度学习模型能够更好地理解和处理复杂数据结构，提升模型的预测准确性和泛化能力。FNN通过多层神经元间的前向传递，实现对输入数据的抽象和表达；而MLP则在FNN基础上，通过多层非线性变换，进一步提升特征的复杂度和特征表示的能力，从而增强模型的学习和表达能力。尽管FNN与MLP的集成能...