与MLP相关的论文: 5月4日,谷歌团队在arXiv上提交了一篇论文《MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision》。 5月5日,清华大学图形学实验室Jittor团队在arXiv上也提交了一篇和MLP相关的论文《Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks》。这篇论文提出了一种新的...
MLP-Mixer包含两种类型的层:一种MLPs独立应用于图像局部(即“混合”每个位置的特征),另一种MLPs应用于不同局部块(即“混合”空间信息)。MLP-Mixer在大型数据集或现代正则化方案上进行训练时,可以在图像分类基准上获得有竞争力的分数,其训练前和推理成本可与最先进的模型相媲美。 输入序列化的图像块(a sequence of...
Mixer 层包含一个token-mixing MLP 和一个channel-mixing MLP,每个 MLP 由两个全连接的层和一个 GELU 非线性组成。其他组件包括:通道上的 skip-connection、dropout 和通道上的layer norm。 在极端情况下,这个MLP架构可以被看作是一个非常特殊的 CNN,它使用 1×1 卷积进行channel mixing,以及一个完整的感受野和...
在大数据集上或使用现代正则化方案进行训练时,MLP-Mixer在图像分类基准测试中获得了有竞争力的分数,其预训练和推理成本可与最先进的模型相媲美。 1. Introduction MLP-Mixer完全基于多层感知机,不需要任何的卷积或者是self-attention操作。其有两种mlp的结构:channel-mixing MLPs与token-mixing MLPs。 channel-mixing ML...
1. MLP-Mixer 详细笔记见:论文阅读笔记 | MLP系列——MLP-Mixer 2. S2-MLP 出发点:过拟合的角度 MLP-Mixer只在比较大的数据集上可以取得和 CNN 以及 Transformer 结构相当甚至更好的性能。然而,单单在 ImageNet 1k 或者 ImageNet 21K 上训练测试,其性能其实并不算太好。因为虽然 MLP-Mixer 增加了学习的...
论文精读(一种端到端的基于卷积神经网络的图像压缩框架) An End-to-End Compression Framework Based on Convolutional Neural Networks 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1708.00838.pdf 一、引言 这周我主要在学习图像压缩方面的知识,主要是经典的图像压缩理论。包括图像冗余类型,图像压缩的编码解码部分,经典的图像压...
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): ...
tensorflow2mlp-mixer UpdatedAug 14, 2021 Python maum-ai/pnlp-mixer Star62 Unofficial PyTorch Implementation for pNLP-Mixer: an Efficient all-MLP Architecture for Language (https://arxiv.org/abs/2202.04350) nlppytorchpytorch-lightningmlp-mixer ...
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...
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...