改进MLP的多重指标组合的StockMixer深度解析 基于改进MLP结构的多重混合技术用于Stock的预测案例。#人工智能 #股票 #财经 #金融 #程序员 - 科技大陈哥于20240510发布在抖音,已经收获了1.1万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
例如，MLP-Mixer 采用简单的多层感知器 (MLP) 来跨空间位置混合图像 patch，从而形成一个全 MLP 架构。就训练和推理所需的准确性和计算之间的权衡而言，它是现有 SOTA 视觉模型的有力替代方案。然而，ViT 和 MLP 模型都难以扩展到更高的输入分辨率，因为计算复杂度随图像大小呈二次增加。现在，来自谷歌的研究者提...
MLP-Mixer模型的核心思路是把图片分成很多的patch，每个patch就相当于Transformers的一个token，然后用MLP结合矩阵转置去处理数据。它的每层都包含token-mixing MLP block 和channel-mixing MLP block两个部分。前者是把不同的channel当成不同的计算单元，后者是把不同的token当成不同的计算单元。马毅教授认为，从理论角...
具体而言,MLP-Mixer 的 Top-1 准确率仅为 76.4%,FF 的 Top-1 准确率仅为 74.9%。相比之下,S^2 -MLP-Wide 的 Top-1精度为 80.0%。与 ResMLP-36 相比,S^2 -MLP-Deep 具有更高的识别精度。 图4:S2-MLP ImageNet-1K 实验结果 1.5 改进的空间 Shift 操作 以上是模型 S^2 -MLP 的介绍,作者团队...
例如,MLP-Mixer 采用简单的多层感知器 (MLP) 来跨空间位置混合图像 patch,从而形成一个全 MLP 架构。就训练和推理所需的准确性和计算之间的权衡而言,它是现有 SOTA 视觉模型的有力替代方案。然而,ViT 和 MLP 模型都难以扩展到更高的输入分辨率,因为计算复...
至于说指标对比,ViP中对应的模块只用了一个Linear,而Hire模块则用了两个Lienar,难说表中0.2-0.3%的性能提升有多少是来自额外的一个Linear。从ViP与Hire-MLP的对比来看,能看到的改进只有跨区域重排这一块了。 除此之外,论文前面一直在强调MLP-Mixer架构无法向下游任务迁移,Hire-MLP适合向下游任务迁移,但实验部分并...
例如,MLP-Mixer 采用简单的多层感知器 (MLP) 来跨空间位置混合图像 patch,从而形成一个全 MLP 架构。就训练和推理所需的准确性和计算之间的权衡而言,它是现有 SOTA 视觉模型的有力替代方案。然而,ViT 和 MLP 模型都难以扩展到更高的输入分辨率,因为计算复杂度随图像大小呈二次增加。
MLP-Mixer尝试通过全连接层来混合不同区域的特征,但可能不如CNN在捕获图像局部模式方面有效。 CONTAINER 架构通过整合这三种方法的优势,既能像Transformer一样利用长距离交互,又能保持CNN在快速收敛和高效局部特征提取方面的优势。 长距离交互(像Transformer): ...
视觉MLP类模型的开山是MLP-Mixer,其设计范式遵循了传统的ViT类架构,但是通过多层感知机(multi-layer perceptrons, MLP)来代替较为复杂的注意力机制,同时可以进一步减少归纳偏置(西瓜书解释:机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。归纳偏好可以看作学习算法自身在一个庞大的假设空间中对假设进行选择的启发式或...
近日,原 ViT 团队提出了一种不使用卷积或自注意力的 MLP-Mixer 架构(简称 Mixer),这是一种颇具竞争力并且在概念和技术上都非常简单的替代方案。 Mixer 架构完全基于在空间位置或特征通道重复利用的多层感知机(MLP),并且仅依赖于基础矩阵乘法运算、数据布局变换(如 reshape 和 transposition)和非线性层。