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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各有其独特的优势和应用场景。
多层感知器MLP，全连接网络，DNN三者的关系？三者是不是同一个概念？ - 知乎
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、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
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，由多个全连接层组成，层与层之间是前向传播的。
transformer 与 MLP 的区别是什么 - 知乎
但特征交互时，MLP的权重是固定的，训练好之后就不会变。而Transformer的权重是随着输入，动态变化的。这是这2个模型最大的区别。举个简单的例子：输入是2个“元素”（x1, x2）时，MLP的特征交互是这样的：
transformer 与 MLP 的区别是什么 - 知乎
个人认为Transformer、MLP、CNN、RNN的本质区别在于特征的交互方式不一样。MLP是通过全连接的方式让全局特征交互，CNN是通过卷积的方式让局部特征交互，RNN是通过隐藏状态的方式让半全局（指方向性）特征有记忆地交互，Transformer是通过attention的方式让全局特征有注意力地交互，因此，transformer这种
损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎
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数，此外，由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率，所以交叉熵几乎每次都和sigmoid(或softmax)函数一起出现。
如何评价Google提出的MLP-Mixer：只需要MLP就可以在ImageNet上达到SOTA？ - 知乎
而MLP-Mixer这篇文章面对MLP计算量太大，参数量太大两大问题，换了一个解决思路。这个解决思路跟depthwise separable conv是一致的，depthwise separable conv把经典的conv分解为两步，depthwise conv和pointwise conv，这样就降低了经典conv的计算量和参数量。
一文了解Transformer全貌（图解Transformer） - 知乎
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"翻译成英文。