总结比较 MLP:最简单的前馈网络,不处理序列数据。 CNN:通过局部感受野和参数共享,擅长处理图像。 RNN:擅长处理序列数据,但难以捕捉长序列中的依赖关系。 Transformer:利用自注意力机制高效处理序列数据,解决了RNN的长距离依赖 问题,适用于需要复杂关系理解的任务。发布...
苏剑林表示,我们不能否定CNN的价值,但如果当前已经比较专注Transformer了,就没必要分出太多精力去转向CNN了。对此,他提供了三点看法: 1、理论上来说,CNN无法捕捉足够远的长程依赖,这是根本缺陷,虽然通过膨胀卷积等方式,可以快速增大CNN的感受野,但也只是比较大,不是Transformer理论上的一步到位; 2、如果单纯看提高效...
CNN主要用于识别位移、缩放及其它扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以能...
同时,RNN的训练效率较低,计算复杂度较高,在大规模数据处理场景下,训练时间成本和计算资源消耗都较大。 三、CNN:图像领域的变革者 (一)卷积与池化的创新 1998年,卷积神经网络(CNN)出现,它由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(类似经典神经网络)组成,同时包含关联权重和池化层。卷积层通过卷积核在输入数据上滑动...
由于我们是在频域下利用MLP进行序列编码,我们的时间复杂度低于Transformer结构但是却有着相同的感受野。在8个数据集上的大量实验证明了我们的纯MLP模型可以超越基于RNN,CNN,GNN和Transformer的模型。 一. 研究背景与动机 1. 序列化推荐 在现实世界中,用户的前后行为都存在强烈的关联性与因果性,将用户过去的这一系列...
不管怎么说,MLP-Mixer 证明了古老结构 MLP 的能力,视觉领域形成了 MLP --> CNN --> Transformer --> MLP 的轮回,一时间后续很多基于 MLP 的工作如雨后竹笋般频出,如 ResMLP、CycleMLP、gMLP、ViP、ConvMLP 等 MLP-Mixer 尽管没有展现出 SOTA 的性能,但是其给学术界了不少的启发 ...
然后,大家就把视觉 Transformer 的 Self-Attention 部分替换成 MLP,然后再大力出奇迹,然后,咦,可以 work 的呀 就这样,视觉的 all-MLP 结构 MLP-Mixer 来了,一时间引爆了学术圈,有惊讶的,有赞赏的,有不看好的 。。。 不管怎么说,MLP-Mixer 证明了古老结构 MLP 的能力,视觉领域形成了 MLP --> CNN --> ...
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这种“各向同性”设计最类似于使用固定宽度的Transformer和RNN。这与大多数CNN不同,CNN具有金字塔结构:越深的层具有更低的分辨率,更多的通道。需要注意的是,以上是典型的设计,除此之外也存在其他组合,例如各向同性网状结构和金字塔状VIT。除了MLP层之外,Mixer还使用了其他标准的体系结构组件:Skip 连接和层规范化。