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CNN擅长处理图像数据，具有强大的特征提取能力；Transformer通过自注意力机制实现了高效的并行计算，适用于处理序列数据；而MLP则以其强大的表达能力和泛化能力，在多种类型的机器学习任务中都有应用。 1. CNN，Transformer，MLP 三大架构的特点是什么？ 2. 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。 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：
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. 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。 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（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？
如果类型匹配 mlp(\\d+)x_gelu 模式，比如 mlp2x_gelu，就根据匹配的数字创建多层感知器（MLP），每层之间使用GELU激活函数。 如果类型是 identity，就返回恒等映射模块。 这些实现细节展示了工厂方法模式的应用，使得未来添加新的模块类型时不需要修改客户端代码。 KAN号称会取代传统MLP，只要理解了MLP，再看明白KAN和MLP的区别，就能拿理解KAN。 怎么理解MLP呢？ MLP就是Mulit-Layer Perceptron，就是这么一个多层的神经元网络，其中每一个圆圈代表一个神经元，本质上MLP就是一个函数，根据输入产生输出。 都说1x1卷积能够替代fc层，更省参数，且效果差不多。那为什么现在还要使用mlp而不是堆叠1x1卷积层呢？
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