谈起MLP-Mixer 之前,我们先了解一下 MLP 结构,即多层感知机(Multi-layer Perceptrons),理论上一定复杂程度的 MLP 可以拟合任何函数的,但是代价是大量的计算开销和参数量,这给纯 MLP 的模型发展造成了阻碍。之前提出的 CNN、RNN 就是通过将 Inductive Bias(归纳偏置) 引入模型里,从而能在计算资源有限、数据有限的...
ConvMixer-based 的典型代表是 ConvMixer,其结构图如下所示: 在MLP Mixer 模型中说过, ViT 的编码器层核心结构可以分成全局空间自注意力层(用于 token 和 token 间信息交互),通道混合 MLP 层(用于每个 token 内的 channle 间信息交互)。ConvMixer 也是沿用了同样的分解策略,只不过替换模块不再是 Spatial Mixer ...
【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...
Mixer架构背后的idea是明确区分每个位置(channel mixing)的操作(i)和跨位置(token-mixing)的操作(ii)。这两种操作都是用MLP实现的。 下图总结了模型的架构。 MLP架构 Mixer把输入视为S个不重叠图像patch,每个patch都被投射到了一个需要的hidden dimension C ,这将生成一个二维的输入表(原始图像是CxWxH三维的...
模型整体结构如下图,时间序列先分成patch然后输入到模型中。模型部分是由类似于MLP-Mixer组成的全连接网络,支持patch间信息交互、patch内向量信息交互、多变量间信息交互3种MLP方式。输出部分可以用来预训练,也可以用来做预测。在预测部分,会进一步利用变量间关系和时间序列本身的层次结构进行预测结果校准。
Vision Transformer和MLP-Mixer是深度学习领域最新的两个体系结构。他们在各种视觉任务中都非常成功。视觉Vision Transformer的性能略好于MLP-Mixers，但更复杂。但是这两个模型非常相似，只有微小的区别。本文中将对两个模型中的组件进行联系和对比，说明了它们的主要区别，并比较了它们的性能。简介 Transformer自2016年引入...
MLP-Mixer不同结构设置如图所示。 table2和figure2将最大的Mixer模型和之前SOTA的模型比较,可以达到基本相当的精度。MLP-Mixer在训练数据不充足的时候精度下降会更加严重。 figure3显示,MLP-Mixer和ViT的训练计算量、推理速度水平基本相当,好于ResNet。 可视化 ...
谷歌新提出的“ MLP-Mixer”取得了与SOTA模型非常接近的结果，该模型是在大量数据上训练的，速度几乎是其三倍。 这也是该论文中一个有趣的指标（图像/核心/秒）。MLP-Mixer无需使用任何卷积或任何自我注意层，但几乎可以达到SOTA结果，这是非常令人深思的。MLP-Mixer架构 在讨论网络如何工作之前，让我们先讨论网络...
TimeMixer模型是由清华大学与蚂蚁团队合作开发的，以其纯MLP架构在时序预测领域表现卓越。该模型在计算效率和预测精度上优于许多传统模型，尤其适用于能源、金融、交通、气候和环境监测以及工业生产计划等多个领域，展现了其广泛的实用性。◉ 模型背景与特点 TimeMixer模型的开发是为了应对传统MLP模型效率不足的问题，...
最后，通过全局平均池化层和全连接层，模型能够进行预测并输出结果。在将MLP-Mixer推广到Graph时，块提取成为首要任务。由于Graph的大小和结构各异，均匀划分并不适用。我们需要识别出有意义的子图，即组成块的节点和边应共享相似的语义或信息。为此，作者提出使用METIS算法进行块提取。METIS是一种高效的图聚类算法，能够...