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MLP-Mixer 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。 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？ 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。 第一步：获取输入句子的每一个单词的表示向量 ， 由单词的Embedding和单词位置的Embedding 相加得到。
用论文的Figure 1来讲，传统的矩阵分解模型，从神经网络的角度来讲，其实就是为输入的user-item pair找到对应的user embedding 和item embedding ，然后通过对两个embedding向量进行点积，将它们聚合为模型的输出 。 而NCF中则提议用MLP来做embedding的聚合，它以user embedding和item embedding拼接所得的向量 为输入，并. 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。 MoE 应用于大模型，GPT-4并不是第一个。在2022年的时候，Google 就提出了MoE大模型 Switch Transformer，模型大小是1571B，Switch Transformer在预训练任务上显示出比 T5-XXL（11B） 模型更高的样本效率。在相同的训练时间和计算资源下，Switch Transformer 能够达到更好的性能。 除了GPT-4和Switch Transformer，国内的团队.
如果把原因归于有损压缩，那么在Qwen-VL和InternVL-1.2的对比中，MLP的方案同样存在这个问题。 因此“有损压缩”的观点不足以解释Q-Former被放弃的原因。 为什么在近期的工作中，大家都选择了MLP，而不是Q-Former？
分享一个我之前做毕设的时候，我的博后导师推荐给我的一个画矢量图的软件：Inkscape Inkscape是矢量图形编辑器，以自由软件许可发布与使用。该软件的开发目标是成为强大的绘图软件，且能完全遵循与支持XML、SVG及CSS等开放性的标准格式，而且是跨平台的应用程序，支持Windows、Mac OS X、Linux及类UNIX. 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），得到最终输出值。 但，MLP的各层各神经元的连接系数和偏移量，并非MLP与生俱来的，需要训练和优化才能得到，BP派上. 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了MLP（Multilayer Perceptron）。 单个感知机：
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