4. MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision 这篇文章来自Google Brain(许多作者来自ViT团队),提出了一个只使用MLP的网络结构MLP-Mixer,该结构可以取得与CNN、Transformer相似的性能。 4.1 特征混合方式 这篇论文按照特征混合方式分析各种网络架构。论文指出,用于视觉的神经网络架构由混合特征的神经网络层组成,...
MLP作为新范式在视觉上应用以MLP-Mixer为开端,结果如下: per-patch fully-connected对每个patch作线性投影,类似ViT,可以用和patch同样大小的卷积核、stride=patch size一次计算得到。 tocken-mixing MLP 和 channel-mixing MLP分别由两个全连接层加非线性激活函数(GELU)组成。tocken-mixing MLP具有全局感受野,在tocken...
谷歌原 ViT 团队提出了一种不使用卷积或自注意力的 MLP-Mixer 架构,并且在设计上非常简单,在 ImageNet 数据集上也实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能。 接着,清华大学图形学实验室 Jittor 团队提出了一种新的注意机制「External Attention」,只用两个级联的线性层和归一化层就可以取代现有流行的学习架构中的「Self-...
StockMixer 是上海交通大学推出的用于股票价格预测的多层感知器(MLP)架构,具备简单且强大的预测能力。该架构通过指标混合、时间混合和股票混合三个步骤处理和预测股票数据,有效捕捉股票指标、时间和股票间的复杂相关性。 时间混合利用多尺度时间片段信息,股票混合基于市场状态影响个股,从而实现更准确的预测。StockMixer 在...
这思想可以类比于depthwise conv + 1x1 conv。MLP-Mixer使用这种操作,用两个各自都不具有全局性的操作实现了整体的全局性(而RepMLP使用另一种不同的机制,对不同的分块做pooling再连接,实现了这种全局性)。 所以,真正的100%纯MLP不太行,大家都在用各种花式操作做“伪MLP”的原因之一,就是体量太大。
最近一段时间,多层感知机 MLP 成为 CV 领域的重点研究对象。谷歌原 ViT 团队提出了一种不使用卷积或自注意力的 MLP-Mixer 架构,并且在设计上非常简单,在 ImageNet 数据集上也实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能。 接着,清华大学图形学实验室 Jittor 团队提出了一种新的注意机制「External Attention」,只用两个级联...
最近一段时间,多层感知机 MLP 成为 CV 领域的重点研究对象。谷歌原 ViT 团队提出了一种不使用卷积或自注意力的 MLP-Mixer 架构,并且在设计上非常简单,在 ImageNet 数据集上也实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能。 接着,清华大学图形学实验室 Jittor 团队提出了一种新的注意机制「External Attention」,只用两个级联...
最近一段时间,多层感知机 MLP 成为 CV 领域的重点研究对象。谷歌原 ViT 团队提出了一种不使用卷积或自注意力的 MLP-Mixer 架构,并且在设计上非常简单,在 ImageNet 数据集上也实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能。 接着,清华大学图形学实验室 Jittor 团队提出了一种新的注意机制「External Attention」,只用两个级联...
例如,MLP-Mixer 通过一系列MLP可以实现特征间的信息交流,以捕获输入数据中的长远距离依赖。然而,MLP在3D医学图像分割方面的有效性仍然缺乏研究。 为此,本文将CNN和MLP相结合,提出了一种新的混合网络PHNet,以实现准确的3D医学图像分割。PHNet采用编码器-解码器结构,其中编码器利用2.5D CNN结构,可以利用医学图像固有...