Transformer不如MLP

根据提供的引用内容，结论是Transformer能力要比MLP强，因此不考虑使用MLP作为混合架构混合Transformer+CNN的架构性能上能够超越单独的CNN架构或者Transformer架构。虽然在分割任务上，MLP近年来初露矛头，但是在分类任务上表现卓越。因此，Transformer和MLP各有所长，可以根据具体任务需求选择合适的模型。同时，多阶段模型总是优于单阶段模型。

相关问题

transformer的mlp

transformer中的MLP是指多层感知器（Multilayer Perceptron），用于进行语义转换。它在transformer中的作用是对通过attention层得到的上下文信息进行进一步的处理和转换。具体来说，MLP接收attention层的输出作为输入，然后通过多个全连接层（线性层）和激活函数来实现语义的转换。MLP的作用是将注意力机制得到的上下文信息转化为更加适合任务需求的语义表示。通过多层感知器的非线性映射，transformer的MLP能够捕捉到更复杂的语义信息，从而提升模型的性能和表达能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [李沐论文讲解笔记 之 Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_44733311/article/details/128076832)[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: 100%"]
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transformer的MLP

Transformer模型中的MLP（多层感知机）是指Transformer的编码器和解码器部分中的前馈神经网络。在编码器中，每个位置的输入先经过一个全连接层，然后再经过一个激活函数（通常是ReLU），得到一个隐藏表示。而在解码器中，除了经过类似的全连接层和激活函数之外，还会进行额外的一些操作，比如添加注意力机制等。这个MLP的作用是为了对输入进行非线性转换，以增强模型的表达能力。通过多层感知机的运算，Transformer可以对序列数据进行编码和解码，并实现语言翻译、文本生成等任务。