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Bookmark or Share- CNN，Transformer，MLP 三大架构的特点是什么？ - 知乎MLP的每一层都是全连接的，即每个神经元与前一层的所有神经元相连接。这种结构简单但强大，能够捕捉和建模数据中的非线性关系。 激活函数. MLP中使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid或tanh）来增加模型的非线性拟合能力，使得MLP能够学习复杂的数据模式。
- 如何用神经网络实现连续型变量的回归预测？ - 知乎我发现绝大多数用神经网络、深度学习方法解决的问题都是分类问题。 对于连续型变量的回归预测问题（比如预测身高、体重、年龄、温度、质量得分），我也见过几篇…
- 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么？ - 知乎DNN是指包含多个隐层的神经网络，根据神经元的特点，可以分为MLP、CNNs、RNNs等，从神经元的角度来讲解，MLP是最朴素的DNN，CNNs是encode了空间相关性的DNN，RNNs是encode进了时间相关性的DNN。 一.神经网络的发展. 1.感知机
- 在NLP上，CNN、RNN（认为LSTM等变体也是RNN）、最简单全连结MLP，三者相比，各有何优劣? - 知乎MLP：因为句子长度不固定，所以一般是用Bag-of-Word-Vectors 简单将词向量相加，然后使用MLP，这个方法比较简单，然后训练速度比较快，得到的结果也不是很差。只是没有利用到上下文信息。
- 为什么nerf没有采用transformer架构而是mlp? - 知乎mlp的简洁性：mlp由于其结构的简单性，在处理此类回归问题时非常高效。nerf需要处理的是从输入坐标到颜色和密度的映射，这是一个典型的回归问题。 NeRF需要处理的是从输入坐标到颜色和密度的映射，这是一个典型的回归问题。
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