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【论文阅读】Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模（二）

H3结构式最知名SSM结构地基础，其通常包括受线性注意力启发的和MLP交替地

syugyou·2024-09-08 15:52

KAN网络技术最全解析——最热KAN能否干掉MLP和Transformer？（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析）

MLP在节点（“神经元”）上具有固定的激活函数，而KAN在边（“权重”）上具有可学习的激活函数。在数据拟合和PDE求解中，较小的KAN可以比较大的MLP获得更好的准确性。

u013250861·2024-09-06 14:45

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统房价预测系统房源数据分析房源可视化房源大数据大屏大数据毕业设计机器学习

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价

计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

爆改YOLOv8 | yolov8添加GAM注意力机制

两层MLP：通过一个两层的多层感知机（MLP）增强跨维度的通道-空间依赖性，提升

不想敲代码！！！·2024-08-29 22:36

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：vue.js、element-ui、echarts后端：springboot、mybatis大数据：spark、hadoop数据库：mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法：协同过滤推荐算法、MLP

计算机毕业设计大全·2024-08-26 13:43

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计算机毕业设计大全·2024-08-23 13:22

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计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

Spark MLlib模型训练—分类算法Multilayer Perceptron Classifier

SparkMLlib模型训练—分类算法MultilayerPerceptronClassifierMultilayerPerceptronClassifier（多层感知器分类器，简称MLP）是SparkMLlib

猫猫姐·2024-08-22 12:39

CVPR 2023: Multiscale Tensor Decomposition and Rendering Equation Encoding for View Synthesis

2.表示编码单尺度编码：直接将特征编码到网格或MLP上。多尺度编码：分层结构允许在不同细节级别进行表示，有助于提高效率和高频细节恢复。张量分解：将特征组织成结构化张量，而不是简单的

结构化文摘·2024-02-20 16:17

销售话术对成单有啥影响

我们通过一个神经网络来拟合这么个关系，即需要用数据去训练一个神经网络模型（成单概率模型），我们可以使用MLP来实现，MLP是一个多层感知器，能够轻松的模拟输入（坐席说的话）和输出（成单）之间的非线性关系

wxl781227·2024-02-19 19:31

PointMixer论文阅读笔记

MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构，比起Transformer和CNN的节构笨重，MLP-mixer不仅节构简单，而且在图像识别方面表现优异。

ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35

MLP-Mixer: AN all MLP Architecture for Vision

发表于NeurIPS2021,由GoogleResearch,BrainTeam发表。MixerArchitectureIntroduction当代的深度视觉结构包含融合特征(mixfeatures)的层:(i)在一个给定的空间位置融合。(ii)在不同的空间位置，或者一次融合所有。在CNN中，(ii)是由NxN(N>1)卷积和池化完成的。更深的神经元有更深的感受野。同时1x1的卷积完成了(i)。在

BlueagleAI·2024-02-19 13:00

论文阅读：GamutMLP A Lightweight MLP for Color Loss Recovery

这篇文章是关于色彩恢复的一项工作，发表在CVPR2023，其中之一的作者是MichaelS.Brown，这个老师是加拿大York大学的，也是ISP领域的大牛，现在好像也在三星研究院担任兼职，这个老师做了很多这种类似的工作，通过一些轻量模型，将一些数据转换过程中的变换关系进行拟合，然后再进行恢复，比如RAW域到sRGB域的转换，这篇文章是wideRGB到sRGB的转换一般相机的ISP或者一些图像编辑

Matrix_11·2024-02-14 05:57

VLM 系列——Llava1.6——论文解读

本文基于CLIP的视觉编码器，以及多个版本语言解码器，使用最简单的两层FC构成MLP映射视觉特

TigerZ*·2024-02-12 06:10

机器学习11-前馈神经网络识别手写数字1.0

在这个示例中，使用的神经网络是一个简单的全连接前馈神经网络，也称为多层感知器（MultilayerPerceptron，MLP）。

dracularking·2024-02-10 10:13

MLP多层感知器+BP算法原理及实战

多层感知器是在感知器的基础上多元化，原来只是用一个感知器，但是单个感知器因为是单输出，所以只能进行二分类的操作，他并不能进行类似异或问题的求解，再次基础上前辈们提出了多层感知器。如上图所示，{a11，a12，a13}所代表的是第一层的神经元，{a21，a22}所代表的是第二层的神经元，图中的w代表的是权重。与单层感知器不同的是这里在前层神经元权重求和后，还有进行一次非线性激活函数激活，最后得到的就

Loong_DQX·2024-02-08 19:45

应用ANN+SMOTE+Keras Tuner算法进行信用卡交易欺诈侦测

目录SMOTE：ANN：ANN(MLP)三种预测-CSDN博客KerasTuner：CNN应用KerasTuner寻找最佳HiddenLayers层数和神经元数量-CSDN博客数据：建模：SMOTESampling

取名真难.·2024-02-08 11:51

Transformer实战-系列教程12：SwinTransformer 源码解读5（Mlp类/PatchMerging类/SwinTransformer模型参数）

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码SwinTransformer算法原理SwinTransformer源码解读1（项目配置/SwinTransformer类）SwinTransformer源码解读2（PatchEmbed类/BasicLayer类）SwinTransformer源

机器学习杨卓越·2024-02-08 09:09

ANN(MLP) 三种预测

预测：二、MlpforMulticlassClassification数据：模型：预测：三、MLPforRegression数据：模型：预测：介绍：多层感知器（MultilayerPerceptron，MLP

取名真难.·2024-02-04 17:17

深度学习入门笔记4 深度神经网络

将多个单层感知器进行组合，就可以得到一个多层感知器（MLP——Multi-LayerPerceptron）结构。多层感知器包含输入层，一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。

深度学习从入门到放弃·2024-02-04 16:03

论文阅读：Learning Lens Blur Fields

这篇文章是对镜头模糊场进行表征学习的研究，镜头的模糊场也就是镜头的PSF分布，镜头的PSF与物距，焦距，光学系统本身的像差都有关系，实际的PSF分布是非常复杂而且数量也很多，这篇文章提出用一个神经网络MLP

Matrix_11·2024-02-04 14:54

tqdm在pytorch中的使用

):##对训练数据的迭代器进行迭代计算forstep,(b_x1,b_y)inenumerate(train_loader):b_x1=b_x1.cuda()b_y=b_y.cuda()output=mlp1

独憩·2024-02-02 13:40

一文看懂MLP云服务平台

今天这篇文章就带大家系统了解一下区块链界的明星产品：MLP云服务平台。区块链的本质就是云服务，而Dapp崛起背后是Dapi经济的又一次繁荣，从云服务的视角看，区块产业链的未来，前途无限。

老宅说币·2024-01-29 16:11

学习笔记-李沐动手学深度学习（五）（14-15，数值稳定性、模型初始化和激活函数、Kaggle房价预测）

梯度爆炸、梯度消失）尤其是对于深度神经网络（即神经网络层数很多），最终的梯度就是每层进行累乘理论t：为第t层y：不是之前的预测值，而是包括了损失函数L所有的h都是向量（向量关于向量的导数是矩阵）（博客）：①MLP

kgbkqLjm·2024-01-29 05:17

【DeepLearning-7】 CNN 和Transformer的混合神经网络结构

构造函数__init__def__init__(self,channel,dim,depth=2,kernel_size=3,patch_size=(2,2),mlp_dim=int(64*2),dropout

风筝超冷·2024-01-27 12:52

NeRF 原始论文 & NeRF Studio 安装使用

NeRF使用真实的相机姿态、内参和边界对于真实数据：使用COLMAP从运动软件包估计这些参数NeRF技术在不需要显式地重建场景几何的情况下，可以从输入的RGB图像数据集中学习场景的连续体积表示原理利用MLP

AI松子666·2024-01-27 01:54

2024-人工智能-关于mlp.predict_classes失效报错的问题-如何修改

2024-人工智能-关于mlp.predict_classes失效报错的问题-如何修改1.直接使用mlp.predict_classes报错：AttributeError:‘Sequential’objecthasnoattribute

itwangyang520·2024-01-26 15:10

Bert Transformer细节总结

f(Q,K)=mlp([Q;K])f(Q

taoqick·2024-01-26 11:51

【DeepLearning-5】基于Transformer架构的自定义神经网络类

构造函数__init__def__init__(self,dim,depth,heads,dim_head,mlp_dim,dropout=0.)

风筝超冷·2024-01-26 09:02

3D点云分割之SAGA（cvpr2023) 配置及使用

papergithub语义分割采用的是SAM(segmentanything),SAM和3dgaussian-splatting结合，通过训练一个MLP，把SAM特征和3D特征进行映射，从而不需要每帧都分割

蓝羽飞鸟·2024-01-26 07:04

IBO模式背后的商业逻辑到底是什么？

SEKEX在独创的IBO模式下，成功塑造了明星项目MLP，给中小型交易所和广大投资者们燃起了熊熊之火。彼时,各方对IBO看法不一。

老宅说币·2024-01-25 08:46

关于大模型学习中遇到的4

ringthebell·2024-01-24 16:45

工程师每日刷题 -4

CNN本质上是一个多层感知机(MLP)，其成功的原因关键在于它所采用的【稀疏连接】（局部感受）和【权值共享】的方式，一方面减少了的权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了过拟合的风险。

Nice_cool.·2024-01-24 06:43

transformer优化(一)-UNeXt 学习笔记

它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用MLP。通过一个标记化的MLP块来标记和投影卷积

无妄无望·2024-01-23 22:07

即插即用篇 | YOLOv8 引入 SENetv2 | 多套版本配合使用

多层感知机（MLP）从数据中学习全局表示，在大多数用于学习图像提取特征的图像分类模型中起到关键作用。

迪菲赫尔曼·2024-01-23 21:10

深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

多层感知器（Multi-LayerPerceptron）（人工神经网络）多层感知器模型框架MLP用于非线性分类预测在不增加高次项数据的情况下，如何通过MLP实现非线性分类预测MLP模型框架MLP实现多分类预测实战准备

小旺不正经·2024-01-23 07:05

自然语言推断：使用注意力

本节将描述并实现这种基于注意力的自然语言推断方法（使用MLP），如下图中所述。模型与保留前提和假设中词元的顺序相比，我们可以将一个文本序列中的词元与另一个文本序列中的每个词元对齐，然后比较和

白云如幻·2024-01-22 09:33

[全连接神经网络]Transformer代餐，用MLP构建图像处理网络

一、MLP-Mixer使用纯MLP处理图像信息，其原理类似vit，将图片进行分块(patch)后展平(fallten)，然后输入到MLP中。

ViperL1·2024-01-21 09:55

李沐深度学习-激活函数/多层感知机文档

multilayerperceptron(MLP)：多层感知机(多层神经网络)(hiddenlayer)隐藏层：介于输入层和输出层之间的网络层输入层不涉及计算，如果一个神将网络由三层组成，则多层感知机层数为

大小猫吃猫饼干·2024-01-21 07:54

Python数据分析案例37——基于分位数神经网络(QRNN)的汇率预测

之前写过分位数随机森林，分位数XGboost，分位数Lightgbm的文章：Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)本次带来一个小案例，分位数神经网络，神经网络是最简单的MLP

阡之尘埃·2024-01-19 14:09

PointMixer: MLP-Mixer for Point Cloud Understanding

与图像不同，点云本质上是稀疏、无序和不规则的，这限制了直接将MLP-Mixer用于点云理解。为了克服这些限制，我们提出了PointMixer，这是一个通用的点集操作符，促进在非结构

fish小余儿·2024-01-18 21:36

MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision

我们提出了MLP-Mixer，这是一种仅基于多层感知机（MLPs）的架构。MLP-Mixer包含两种类型的层：一种是独立应用于图像块的MLPs（即“混合”每个位

fish小余儿·2024-01-18 20:32

SVR， adaboost， MLP， GBDT， XGBOOST， LIGHTGBM以及随机森林模型参数优化+模型训练+shap解释

SVR,MLP,adaboost，GBDT,XGBOOST,LIGHTGBM，随机森林模型参数优化+模型训练+shap解释导入所需要的库及数据处理模型超参数优化拆分训练集和测试集，进行shap解释导入所需要的库及数据处理

sdu_study·2024-01-17 14:18

NeRF中的位置编码

朴素NeRF中直接采用频率变换来做位置编码，为的是避免空间相邻采样点在MLP表示中的过平滑问题。

木盏·2024-01-16 11:17

深度学习---从入门到放弃（四）优化器

深度学习—从入门到放弃（四）优化器1.案例引入-MNIST手写数字识别现代深度学习优化中的许多核心思想（和技巧）可以在训练MLP以解决图像分类任务的中进行说明。

佩瑞·2024-01-16 02:33

感知器学习算法和Adaline规则

为了解决感知器的线性可分问题，在20世纪80年代多层感知器（MLP）被引入，通过在感知器之间增加多个层次和非线性激活函数，这为神经

Algorithm_Engineer_·2024-01-15 16:08

【文本分类】Attention Is All You Need

Transformer是继于MLP、RNN、CNN模型的又一大模型，且解决了RNN应用于长输入乏力的情况，随后提出的BERT、GPT都是基于Transformer。

征途黯然.·2024-01-15 16:09

机器学习 | 多层感知机MLP

机器学习|多层感知机MLP1.实验目的自行构造一个多层感知机，完成对某种类型的样本数据的分类（如图像、文本等），也可以对人工自行构造的二维平面超过3类数据点（或者其它标准数据集）进行分类。

rookiexiong·2024-01-15 12:59

多层感知机（MultiLayer Perceptron，MLP）python实现

多层感知机（MultiLayerPerceptron，MLP）是一种人工神经网络模型，通常用于处理分类问题。

sci_more·2024-01-15 02:43

AAAI 2024｜ETH轻量化Transformer最新研究，浅层MLP完全替换注意力模块提升性能

论文题目：RethinkingAttention:ExploringShallowFeed-ForwardNeuralNetworksasanAlternativetoAttentionLayersinTransformers论文链接：https://arxiv.org/abs/2311.10642代码仓库：GitHub-vulus98/Rethinking-attention:Myimpleme

TechBeat人工智能社区·2024-01-14 20:13

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