最近公开了一系列视觉MLP论文，包括RepMLP、MLP-Mixer、ResMLP、gMLP等。在这个时间点出现关于MLP的一系列讨论是很合理的：
1） Transformer大火，很多研究者在拆解Transformer的过程中多多少少地对self-attention的必要性产生了疑问。去掉了self-attention，自然就剩MLP了。
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2021-07-12 10:33:25
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点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！作者：丁霄汉本文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/375422742最近公开了一系列...
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2021-07-12 16:37:33
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最近公开了一系列视觉MLP论文，包括RepMLP、MLP-Mixer、ResMLP、gMLP等。在这个时间点出现关于MLP的一系列讨论是很合理的：
1） Transformer大火，很多研究者在拆解Transformer的过程中多多少少地对self-attention的必要性产生了疑问。去掉了self-attention，自然就剩MLP了。
2） 科学总是螺旋式上升的，“复兴”老方法（比如说我们另
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2021-06-13 22:16:58
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标题&作者团队
paper: https://arxiv.org/abs/2105.01883 code: https://github.com/DingXiaoH/RepMLP（核心code已开源）本文是清华大学&旷视科技在结构重参数领域继ACNet、RepVGG、DBB之后又一突破：RepMLP，它将重参数卷积与全连接层进行了巧妙地衔接，同时利用了全连
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2024-03-19 13:50:43
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如有错误，恳请指出。这篇博客是一篇归纳总结性的博客，对几篇mlp结构文章进行汇总。 文章目录1. gMLP2. aMLP3. ResMLP4. RepMLP 1. gMLPMLP-Mixer的增强版，带gating的MLP。有两个版本，分别是gMLP和aMLP。gmlp的g是“gate”的意思，简单来说gmlp就是将mlp-mixer跟门控机制结合起来。即将输入沿着特征维度分为两半，然后将其中一半
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2024-04-18 10:51:40
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此前，清华大学与旷视科技曾通过结构重参数化将7年老架构VGG“升级”为性能直达SOTA的RepVGG模型。
如今，这个结构重参数化系列研究又添“新成员”：
他们提出一个基于多层感知器式的RepMLP模型，将卷积融合进全连接层 （FC）进行图像识别。
该模型同时组合了全连接层的全局建模、位置感知特性与卷积层的局部结构提取能力。
结果在ImageNet数据集、人脸识别任务及语义分割三方面都实现
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2021-06-29 17:24:46
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