脉冲Transformer 块脉冲 Transformer 块的结构包括脉冲自注意力(SSA)机制和脉冲MLP块,如图3所示。根据[28]的研究结果,作者在残差机制中的ConvBN之前放置了一个多步LIF,以省略在ConvBN操作期间进行浮点数乘法和混合精度计算。这个调整还使ConvBN能够无缝替换传统的线性层和批量归一化。SSA操作可以数学描述为: Q=MLIFQ...
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 MLP 和 Channel Mixer MLP,而是全部替换为了卷积,分别是 DW Conv 和 1x1 Point Conv。使用 Depthwise Convolution(逐通道卷积) 来提取 token 间的相关信息,类似 MLP Mixer 中的 token-mixing MLP,使用 Pointwise Convolution(1x1 卷积) 来提...
3. MLP（多层感知器）特点：全连接层构成：MLP由一个或多个全连接层组成，每一层的每个神经元都与前...
MLP这个缩写看到多次,但总是想不起来一个整体的概念,今天做一下记录。 在Transformer模型中,多层感知器(Multi-Layer Perceptron, MLP)是构成每个Transformer块(或层)的一部分。MLP通常位于自注意力机制之后,用于进一步处理和变换数据。具体来说,Transformer中的MLP模块通常包含两个线性变换层和一个激活函数,其结构如下:...
此外,尤洋表示,逐个patch的MLP类似于一个具有16x16 kernels和16x16 stride的卷积层,换言之,MLP-Mixer本身并不是纯粹的MLP,它同样具有归纳偏置。此前,Yann LeCun也发文批评过这一点。“如果真的是标准MLP,应该将输入展平为一个一维向量,然后再接变换矩阵。” ...
相对MLP,KAN也具备更好的可解释性,适合作为数学和物理研究中的辅助模型,帮助发现和寻找更基础的数值规律。 MLP与KAN对比 与传统的MLP 相比,KAN 有4个主要特点: 1)激活函数位于“边”而不是节点(Node)上; 2)激活函数是可学习的而不是固定的; 3)可...
Transformer 很强,Transformer 很好,但 Transformer 在处理时序数据时存在一定的局限性。如计算复杂度高、对长序列数据处理不够高效等问题。 而在数据驱动的时代,时序预测成为许多领域中不可或缺的一部分。 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 Transfor...
在本篇论文中,研究者展示了大量的实验数值,体现了 KAN 在准确性和可解释性方面对 MLP 的显著改进。论文的结构如下图 2.1 所示。代码可在 https://github.com/KindXiaoming/pykan 获取,也可以通过 pip install pykan 安装。 Kolmogorov-Arnold 网络 (KAN) ...
transformer与MLP的区别是: 1、定义和基本原理的区别; 2、结构和层次的区别; 3、应用领域和任务的区别; 4、参数和训练的区别。Transformer是一种用于序列数据处理的深度学习模型,最初用于自然语言处理任务,如机器翻译和文本生成。 一、定义和基本原理的区别 ...
在本篇论文中,研究者展示了大量的实验数值,体现了 KAN 在准确性和可解释性方面对 MLP 的显著改进。论文的结构如下图 2.1 所示。代码可在 https://github.com/KindXiaoming/pykan 获取,也可以通过 pip install pykan 安装。 Kolmogorov-Arnold 网络 (KAN) ...