MLP-Mixer blocks

MLP-Mixer是一种用于视觉特征表示的深度学习模型，由Google在2021年的论文《MLP-MLP Architecture for Vision》中提出。它不同于传统的卷积神经网络（CNN），其设计将自注意力机制和多层感知器（MLP）结合起来，以处理图像数据。

MLP-Mixer的基本块主要包含以下几个组成部分：

1. **Token Embedding**：首先，输入图像被分割成固定大小的tokens，这些tokens代表了图像的不同区域或像素。

2. **Positional Encoding**：为了保留位置信息，每个token会被加上相应的位置编码。

3. **MLP Blocks**：每个block包含两个主要的MLP层，分别对tokens进行通道（即特征）维度和空间维度的变换。第一个MLP会改变所有tokens的特征表达，第二个MLP则在tokens保持彼此位置不变的情况下更新其特征。

4. **Self-Attention**：在某些版本中，MLP-Mixer会插入自注意力模块，以捕捉全局依赖性，这在传统CNN中通常是通过卷积层实现的。

5. **Layer Normalization**：MLP-Mixer使用层规范化技术，确保每一层的输出分布稳定。