CNN，Transformer，MLP 三大架构的特点是什么？ - 知乎
mlp在深度学习中的应用非常广泛，尤其是在分类和回归问题上表现出色。 它的每层神经元与下一层神经元全互连，但不存在同层连接或跨层连接。 总结来说，CNN、Transformer和MLP各有 …
多层感知器MLP，全连接网络，DNN三者的关系？三者是不是同一 …
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业 …
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，由多个全连接层组 …
一文了解Transformer全貌（图解Transformer） - 知乎
Jan 21, 2025 · Transformer整体结构（输入两个单词的例子） 为了能够对Transformer的流程有个大致的了解，我们举一个简单的例子，还是以之前的为例，将法语"Je suis etudiant"翻译成英 …
transformer 与 MLP 的区别是什么 ？ - 知乎
transformer 与 MLP 的区别是什么 ？ - 知乎
MLP能够模拟CNN，为什么却没有CNN性能好? - 知乎
mlp极其容易过拟合，所以mlp很难直接应用，尤其深层的mlp几乎没有。 其他的所谓“网络结构”，都是对MLP的拟合能力的“妥协”，也就是降低了MLP的拟合程度，同时也降低了参数量，拥 …
在深度学习中，DNN分类器和MLP分类器有区别吗？ - 知乎
现在流行的dnn和mlp是一个发展继承与发展的关系。 两者在很多方面都极其相似，比如都有隐藏层、激活函数、反向传播等，但是早期的MLP其实是很浅层的，其网络的更新方法（感知准则 …
在NLP上，CNN、RNN（认为LSTM等变体也是RNN）、最简单全 …
MLP：因为句子长度不固定，所以一般是用Bag-of-Word-Vectors 简单将词向量相加，然后使用MLP，这个方法比较简单，然后训练速度比较快，得到的结果也不是很差。只是没有利用到上 …
损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎
Mar 28, 2022 · 可以看出，该函数是凸函数，求导时能够得到全局最优值。 3. 学习过程 . 交叉熵损失函数经常用于分类问题中，特别是在神经网络做分类问题时，也经常使用交叉熵作为损失函 …