transformer中的mlp的作用,mlp是全连接层吗

transformer中的mlp的作用,mlp是全连接层吗

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MLP在VIT中的作用MLP是一种多层感知器，是深度学习中最常用的神经网络之一。在Vision Transformer (VIT)中，MLP是其中一个重要的组成部分。本文将介绍MLP在VIT中的作用及其实

Swin Transformer中的FFN代表Feed-Forward Network,它是一种前馈神经网络，用于对输入数据进行非线性变换和特征提取。在Swin Transformer中，每个Transformer块包mlp的好处1 作者| 陈大鑫、琰琰AI 圈太是太魔幻了！众所周知，近一年来Transformer火的很，把Transformer用在视觉领域真是屡试不爽，先是分类后是检测，等等等等，

谈起MLP-Mixer 之前，我们先了解一下MLP 结构，即多层感知机(Multi-layer Perceptrons),理论上一定复杂程度的MLP 可以拟合任何函数的，但是代价是大量的计算开销和参数量，这给纯MLP 的模型发展造transformer对比RNN:都是用线性层/MLP做语义训练的转换，不一样的是，如何传递序列信息。RNN中把上一个时刻的信息输出传给下一个时刻作为输入(这里本来就是一个有时序的)。transform

添加MLP模块和跳过连接可得到一个Transformer（紫色实线）。跳过连接（绿色点横虚线）在缓解秩崩溃（即零残差）方面起着至关重要的作用，MLP（绿色横虚线）可MLP-Mixer 和ResMLP 都存在无法方便用于下游任务的问题，基于这个缺点，CycleMLP 对MLP 引入周期采样功能，使其具备了自适应图片尺寸的功能，大大提升了MLP-based 类算法的实用性。

MLP:使用MLP 对视图转换进行建模。主要的代表方法有VPN、Fishing Net、HDMapNet。Transformers:使用基于自注意力的Transformer对视图转换进行建模。或者更具在MLP和Transformer的架构的支路中使用一些局部的建模可以在有效提升性能同时，只增加一点点参数量。MLP在小型模型中具有非常强的性能表现，但是模型容量扩大的时候会出现过拟合问