transformer中的mlp

在Transformer中，mlp代表多层感知机（Multilayer Perceptron）。它是Transformer模型中的一个重要组件，用于对输入的特征进行非线性变换和映射。mlp由两个全连接层（或称为前馈神经网络）组成，其目的是扩展和混合输入特征的维度，以便更好地捕捉输入之间的关系和模式。通过使用激活函数（如ReLU），mlp能够引入非线性变换，从而提高模型的表达能力和适应性。在Transformer中，mlp通常用于处理每个位置的特征向量，在自注意力机制之后进行处理，并为每个位置提供更丰富的上下文信息。这有助于提高模型在序列任务（如机器翻译和语音识别）中的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Swin-Transformer.zip](https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/56996000)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [学习笔记 | 多层感知机（MLP）、Transformer](https://blog.csdn.net/LiRongLu_/article/details/126384067)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [CNN、Transformer、MLP的经验性分析](https://blog.csdn.net/DD_PP_JJ/article/details/122121864)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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