对于 Transformer 来说,权重矩阵的数据依赖可以看作是一种动态权重,它可以适应不同的输入。 这可以使 Transformer 更具表现力,但也使 Transformer 比 MLP 更难训练。具体来说,对于固定的视图变换例如逆透视映射(IPM)或其他类型的单应性 ,MLP本质上只是学习输入和输出之间的固定映射。对于Transformer ,额外的输入数据...
3)剪枝(Pruning)经过稀疏化惩罚训练后,一般还需要将网络修剪成更小的子网。在节点级别对 KAN 进行稀疏化,所有不重要的神经元都被修剪。 4)符号化(Symbolification)如果猜测某些激活函数实际上是符号函数(例如 cos 或 log),则提供一个接口将其设置为指定的符号形式,例如fix_symbolic(l,i,j,f) 可以设置 (l , ...
1MLP比肩Transformer，归纳偏置多余了？多层感知机MLP(Multilayer Perceptron)，也叫前馈神经网络（feedforward neuarl network）是最早发明的人工神经网络之一，其结构设计简单，仅由输入层、隐藏层（中间层）和输出层组成。它最大的特点是信息只进行单向传输，没有循环或回路，即从输入层开始前向移动，经过隐藏层，再...
尽管 MLP 被广泛使用,但它们存在明显的缺陷。例如,在 Transformer 模型中,MLP 几乎消耗了所有非嵌入式参数,并且通常在没有后处理分析工具的情况下,相对于注意力层来说,它们的可解释性较差。 所以,是否有一种 MLP 的替代选择? 今天,KAN 出现了。 这是一个灵感来源于 Kolmogorov-Arnold 表示定理的网络。 链接:htt...
多层感知器 (MLP)是深度学习的基础理论模块,是目前可用于逼近非线性函数的默认模型,其表征能力已由通用逼近定理证明。但MLP也有明显的缺点,例如在 Transformer中,MLP 的参数量巨大,且通常不具备可解释性。 为了提升表征能力,MIT提出了KAN。KAN本质上是样条(...
事实上,将Transformer直接减少一两层同样可以达到提速的效果,而没必要换成MLP。另外,Transformer自适应生成的Attention具有更好的适应能力,而MLP-Mxier将Attention矩阵参数化的做法,使其在“预训练+微调”方面的性能有所下降。 相比于Transformer和CNN,尤洋认为,MLP-Mixer的概念更简单,或许可以在降低工程团队实现复杂度,...
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...
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。
ViT的兴起挑战了CNN的地位,随之而来的是MLP系列方法。三种架构各有特点,为了公平地比较几种架构,本文提出了统一化的框架SPACH来对比,得到了具有一定insight的结论。论文来自微软的A Battle of Network Structures: An Empirical Study of CNN, Transformer, and MLP ...
然而,MLP 是否就是我们能够构建的最佳非线性回归器呢?尽管 MLP 被广泛使用,但它们存在明显的缺陷。例如,在 Transformer 模型中,MLP 几乎消耗了所有非嵌入式参数,并且通常在没有后处理分析工具的情况下,相对于注意力层来说,它们的可解释性较差。 所以,是否有一种 MLP 的替代选择?