annotated_deep_learning_paper_implementations

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    <title> 必要なのはパッチだけ？</title>
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                <a href="https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations/tree/master/labml_nn/conv_mixer/readme.md" target="_blank">
                    View code on Github</a>
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                <a href='#section-0'>#</a>
            </div>
            <h1><a href="https://nn.labml.ai/conv_mixer/index.html">必要なのはパッチだけ？</a></h1>
<p><a href="https://pytorch.org">これは紙のパッチをPyTorchで実装したものです</a><a href="https://papers.labml.ai/paper/2201.09792">。必要なのはパッチだけですか</a>？</p>。
<p><a href="https://nn.labml.ai/transformers/mlp_mixer/index.html">ConvMixerはMLPミキサーに似ています。</a></p><a href="https://nn.labml.ai/transformers/feed_forward.html">MLP-Mixerは、空間次元全体にMLPを適用し、次にチャネル次元全体にMLPを適用することで、空間次元とチャネル次元の混合を分離します（空間MLPはvITのアテンションに代わり、<a href="https://nn.labml.ai/transformers/vit/index.html">チャネルMLPはVITのFFNです</a>）。</a>
<p>ConvMixerは、チャンネルミキシングに1x1のコンボリューションを使用し、空間ミキシングに奥行きコンボリューションを使用します。スペース全体でフルMLPではなく畳み込みなので、VITやMLPミキサーとは対照的に、近くのバッチのみをミキシングします。また、MLPミキサーはミキシングごとに2層のMLPを使用し、ConvMixerはミキシングごとに1層のMLPを使用します</p>。
<p>この論文では、チャネルミキシング全体の残留接続を削除し（点単位の畳み込み）、空間ミキシングでは残留接続のみにする（深さ方向の畳み込み）ことを推奨しています。また、</p><a href="https://nn.labml.ai/normalization/batch_norm/index.html"><a href="../normalization/layer_norm/index.html">レイヤー正規化の代わりにバッチ正規化を使用します</a></a>。
<p>これは<a href="https://nn.labml.ai/conv_mixer/experiment.html">、CIFAR-10 で ConvMixer をトレーニングする実験です</a>。</p>

        </div>
        <div class='code'>
            
        </div>
    </div>
    <div class='footer'>
        <a href="https://papers.labml.ai">Trending Research Papers</a>
        <a href="https://labml.ai">labml.ai</a>
    </div>
</div>
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    function handleImages() {
        var images = document.querySelectorAll('p>img')

        for (var i = 0; i < images.length; ++i) {
            handleImage(images[i])
        }
    }

    function handleImage(img) {
        img.parentElement.style.textAlign = 'center'

        var modal = document.createElement('div')
        modal.id = 'modal'

        var modalContent = document.createElement('div')
        modal.appendChild(modalContent)

        var modalImage = document.createElement('img')
        modalContent.appendChild(modalImage)

        var span = document.createElement('span')
        span.classList.add('close')
        span.textContent = 'x'
        modal.appendChild(span)

        img.onclick = function () {
            console.log('clicked')
            document.body.appendChild(modal)
            modalImage.src = img.src
        }

        span.onclick = function () {
            document.body.removeChild(modal)
        }
    }

    handleImages()
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readme.html Unescape Escape

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