Transformer和MLP（多层感知器）是深度学习中常用的三种神经网络架构，它们各自具有独特的特点和应用场景。
于是乎，蚂蚁同清华联合推出一种纯MLP架构的模型TimeMixer，在时序预测上的性能和效能两方面全面超越了Transformer模型。他们结合对时序趋势周期特性的分解以及多尺度混合的设计模式，不仅在长短程预测性能上大幅提升，而且基于纯MLP架构实现了接近于线性模型的极高效率。来康康是如何做到的？纯MLP架构超越Transformer Time...
在MLP和Transformer的架构的支路中使用一些局部的建模可以在有效提升性能同时,只增加一点点参数量。 MLP在小型模型中具有非常强的性能表现,但是模型容量扩大的时候会出现过拟合问题,过拟合是MLP成功路上的拦路虎。 卷积操作和Transformer操作是互补的,卷积的泛化性能更强,Transformer结构模型容量更大。通过灵活组合两者可以...
【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...
1. MLP-based 在Vision Transformer 大行其道碾压万物的同时,也有人在尝试非注意力的 Transformer 架构(如果没有注意力模块,那还能称为 Transformer 吗)。这是一个好的现象,总有人要去开拓新方向。相比 Attention-based 结构,MLP-based 顾名思义就是不需要注意力了,将 Transformer 内部的注意力计算模块简单替换为...
ActiveMLP:使用主动Token混合的MLP架构摘要 现有的三个主流网络家族,即CNNS、Transformers和MLPs,主要在融合空间上下文信息的方式上存在差异,使得设计更有效的令牌混合机制成为骨干架构开发的核心。 在这项工作中,我们创新性地提出了一个Token混合器,称为主动Token混合器(ATM),它可以主动地将来自其他令牌的跨不同通道分...
前段时间，一场关于MLP与Transformer的较量在学术圈闹得沸沸扬扬。起因是，谷歌在《MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision》论文中提出，无需卷积模块和注意力机制，纯MLP架构也可以达到与Transformer与CNN相媲美的图像分类性能。此文一出学术界一片哗然，MLP is all you Need的时代要来了？Transformer在...
TimeMixer纯MLP架构在性能和效能上全面超越了Transformer，尤其是在长、短程时序预测任务上展现出了显著提升。以下是具体要点：创新架构：TimeMixer采用了多尺度混合架构，由Past Decomposable Mixing 和 Future Multipredictor Mixing 构成的全MLP结构。这种设计使得模型能够从多尺度角度混合过去信息，并集合...
CycleMLP由香港大学、商汤科技研究院和上海人工智能实验室共同开发，在2022年ICLR上发布。MLP-Mixer, ResMLP和gMLP，其架构与图像大小相关，因此在目标检测和分割中是无法使用的。而CycleMLP有两个优点。(1)可以处理各种大小的图像。(2)利用局部窗口实现了计算复杂度与图像大小的线性关系。Cycle FC Cycle Fully-...
谷歌MLPMixer是一种用于图像处理的全MLP架构，其主要特点和优势如下：不依赖卷积或自我注意层：MLPMixer架构独特地不依赖于传统的卷积层或自我注意层，却能取得与当前最优模型接近甚至更优的结果。核心功能：该架构通过MLP实现图像处理中的两种核心功能——通道混合和空间信息混合。通道混合层允许图像的各个...