CNN，Transformer，MLP 三大架构的特点是什么？ - 知乎
CNN擅长处理图像数据，具有强大的特征提取能力；Transformer通过自注意力机制实现了高效的并行计算，适用于处理序列数据；而MLP则以其强大的表达能力和泛化能力，在多种类型的机 …
多层感知器MLP，全连接网络，DNN三者的关系？三者是不是同一 …
全连接（前馈）网络：是指每一层之间没有连接，只是前一层和后一层连接的网络都属于全连接 前馈神经网络。 多层感知器 MLP：是相对于最简单的单个感知器而言，多个感知器串联构成 …
MLP和BP的区别是什么？ - 知乎
MLP是 多层感知机，是多层的全连接的前馈网络，是而且仅仅是算法结构。输入样本后，样本在MLP在网络中逐层前馈（从输入层到隐藏层到输出层，逐层计算结果，即所谓前馈），得到最 …
神经网络Linear、FC、FFN、MLP、Dense Layer等区别是什么？
3.FFN（前馈神经网络）和 MLP（多层感知机）： "FFN" 和 "MLP" 表示前馈神经网络和多层感知机，它们在概念上是相同的。 前馈神经网络是一种最常见的神经网络结构，由多个全连接层 …
transformer 与 MLP 的区别是什么 - 知乎
transformer（这里指self-attention） 和 MLP 都是全局感知的方法，那么他们之间的差异在哪里呢？
如何评价神经网络架构KAN，是否有潜力取代MLP？ - 知乎
May 2, 2024 · mlp之所以经久不衰，就是因为他简单，快速，能scale-up。 KAN让人想起来之前的Neural ODE，催生出来比如LTC（liquid time constant）网络这种宣称19个神经元做自动驾驶。
如何用 mlp 神经网络做多分类预测？ - 知乎
多层感知机（MLP）神经网络可以用于多分类预测。以下是一个基本的示例，用于使用TensorFlow Keras实现MLP多分类预测：
如何评价Kolmogorov-Arnold Networks，MLP真的被干掉了吗?
单个MLP确实比较容易卡在1e-4 RMSE（当然multi-stage会好很多）。 这并不是fp32的问题（fp32只要实现不是太奇怪支持1e-5肯定是没问题的，理想情况应该能1e-7）。
如何评价神经网络架构KAN，是否有潜力取代MLP？
KAN (Kolmogorov-Arnold Networks)是一种全新的具有可解释性的神经网络架构，我觉得它还真有取代MLP的潜力。 我觉得与MLP相比，KAN最值得称道的一点，就是数学基础非常扎实。 …
多层感知机是如何解决异或问题的？ - 知乎
2.2 方法2：深度神经网络（MLP） 搬出万能近似定理，“一个前馈神经网络如果具有线性输出层和至少一层具有任何一种‘‘挤压’’ 性质的激活函数的隐藏层，只要给予网络足够数量的隐藏单元， …