CV之後,純MLP架構又來搞NLP了,效能媲美預訓練大模型
架構研究該研究對 pNLP-Mixer 模型進行了廣泛的架構探索,以確定不同超引數對下游效能的影響,研究範圍包括投影超引數和 MLP-Mixer 超引數...
架構研究該研究對 pNLP-Mixer 模型進行了廣泛的架構探索,以確定不同超引數對下游效能的影響,研究範圍包括投影超引數和 MLP-Mixer 超引數...
2. MLP 有望成為新的視覺正規化MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision透過牛津大學的文章我們瞭解到多層感知機(MLP)的表現能力不俗,在替換了視覺 Transformer 模型中的注意...
近日,來自谷歌大腦的研究團隊(原 ViT 團隊)提出了一種捨棄卷積和自注意力且完全使用多層感知機(MLP)的視覺網路架構,在設計上非常簡單,並且在 ImageNet 資料集上實現了媲美 CNN 和 ViT 的效能表現...