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CNN擅长处理图像数据，具有强大的特征提取能力；Transformer通过自注意力机制实现了高效的并行计算，适用于处理序列数据；而MLP则以其强大的表达能力和泛化能力，在多种类型的机器学习任务中都有应用。 1. CNN，Transformer，MLP 三大架构的特点是什么？ 2. 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"翻译成英文。 第一步：获取输入句子的每一个单词的表示向量 ， 由单词的Embedding和单词位置的Embedding 相加得到。 多层感知器 MLP：是相对于最简单的单个感知器而言，多个感知器串联构成了MLP（Multilayer Perceptron）。 单个感知机： 多个感知机： DNN （Deep Neural Networks）：深度神经网络，其实和多层感知器MLP区别不大，特指网络层数很深。
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），得到最终输出值。 但，MLP的各层各神经元的连接系数和偏移量，并非MLP与生俱来的，需要训练和优化才能得到，BP派上. mlp之所以经久不衰，就是因为他简单，快速，能scale-up。 KAN让人想起来之前的Neural ODE，催生出来比如LTC（liquid time constant）网络这种宣称19个神经元做自动驾驶。 3.FFN（前馈神经网络）和 MLP（多层感知机）： "FFN" 和 "MLP" 表示前馈神经网络和多层感知机，它们在概念上是相同的。 前馈神经网络是一种最常见的神经网络结构，由多个全连接层组成，层与层之间是前向传播的。
如果类型匹配 mlp(\\d+)x_gelu 模式，比如 mlp2x_gelu，就根据匹配的数字创建多层感知器（MLP），每层之间使用GELU激活函数。 如果类型是 identity，就返回恒等映射模块。 这些实现细节展示了工厂方法模式的应用，使得未来添加新的模块类型时不需要修改客户端代码。
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，它可以以任意的精度来近似任何从一个有限维空间到另一个有限维 ... transformer（这里指self-attention） 和 MLP 都是全局感知的方法，那么他们之间的差异在哪里呢？ 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视.
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