Kaggle量化赛金牌方案全集 - 知乎
原文链接： DRW solution 1st | Kaggle CODE：暂无 建模 通常，基于树的模型和神经网络的最终集成模型往往表现最佳。并且通常其中一种模型会占主导地位，另一种只是在集成阶段提供一 …
多层感知机是如何解决异或问题的？ - 知乎
2.2 方法2：深度神经网络（MLP） 搬出万能近似定理，“一个前馈神经网络如果具有线性输出层和至少一层具有任何一种‘‘挤压’’ 性质的激活函数的隐藏层，只要给予网络足够数量的隐藏单元， …
一文了解Transformer全貌（图解Transformer）
Sep 26, 2025 · 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 …
如何求神经网络 (MLP)输出的期望? - 知乎
Mar 10, 2023 · 如何求神经网络 (MLP)输出的期望? 假设全连接神经网络 (MLP)的输入X服从多元正态分布，或服从多元均匀分布，如何求全连接神经网络的输出的期望？ 显示全部 关注者 5
如何看待KAN论文被NeurIPS 2024拒稿？ - 知乎
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 …
embedding层和全连接层的区别是什么？ - 知乎
比如输入10000的one-hot，全连接输出128的vec，此时FC完成了Embedding的功能。后来，CV中使用CNN, NLP中使用SeqModel等都可以视作Embedding。 FC Layer组成MLP之后可以直接 …
MoE (Mixture-of-Experts)大模型架构的优势是什么？为什么？
MoE 应用于大模型，GPT-4并不是第一个。在2022年的时候，Google 就提出了MoE大模型 Switch Transformer，模型大小是1571B，Switch Transformer在预训练任务上显示出比 T5 …
只有两层的神经网络模型到底算不算深度学习？ - 知乎
只有两层的神经网络模型到底算不算深度学习？ 最近看到很多题目中包括“deep learning”的论文，但一看里面的网络架构只有两三层。 对于这些模型到底应该叫MLP还是DeepLearning我… …
如何评价 DeepSeek 的 DeepSeek-V3 模型？ - 知乎
一个可能的原因是，它跟MQA相比似乎没有表现出什么优势 [2]，反而增加了系统复杂度。 2） MoE结构，不同于Mixtral中大专家的设计（将稠密模型中的MLP结构复制8份），DeepSeek …
MLP和BP的区别是什么？ - 知乎
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 …