chore: import upstream snapshot with attribution
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wehub-resource-sync
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<!DOCTYPE html>
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<html lang="ja">
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<head>
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<meta http-equiv="content-type" content="text/html;charset=utf-8"/>
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<meta name="description" content=""/>
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<meta name="twitter:title" content=" 必要なのはパッチだけ？"/>
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<meta property="og:title" content=" 必要なのはパッチだけ？"/>
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<meta property="og:image" content="https://avatars1.githubusercontent.com/u/64068543?s=400&v=4"/>
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<meta property="og:site_name" content=" 必要なのはパッチだけ？"/>
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<meta property="og:type" content="object"/>
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<meta property="og:title" content=" 必要なのはパッチだけ？"/>
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<title> 必要なのはパッチだけ？</title>
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<link rel="shortcut icon" href="/icon.png"/>
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<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.13.18/dist/katex.min.css" integrity="sha384-zTROYFVGOfTw7JV7KUu8udsvW2fx4lWOsCEDqhBreBwlHI4ioVRtmIvEThzJHGET" crossorigin="anonymous">
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<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
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function gtag() {
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<a class="parent" href="/">home</a>
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<a class="parent" href="index.html">conv_mixer</a>
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<p>
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<a href="https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations" target="_blank">
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<img alt="Github"
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src="https://img.shields.io/github/stars/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations?style=social"
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<a href="https://twitter.com/labmlai" rel="nofollow" target="_blank">
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<img alt="Twitter"
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style="max-width:100%;"/></a>
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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">
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View code on Github</a>
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<h1><a href="https://nn.labml.ai/conv_mixer/index.html">必要なのはパッチだけ？</a></h1>
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<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>。
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<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>
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<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>。
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<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>。
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<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>
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<div class='footer'>
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<a href="https://papers.labml.ai">Trending Research Papers</a>
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<a href="https://labml.ai">labml.ai</a>
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<script src=../interactive.js?v=1"></script>
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<script>
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function handleImages() {
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var images = document.querySelectorAll('p>img')
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handleImage(images[i])
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}
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}
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function handleImage(img) {
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img.parentElement.style.textAlign = 'center'
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var modal = document.createElement('div')
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modal.id = 'modal'
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var modalContent = document.createElement('div')
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modal.appendChild(modalContent)
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var modalImage = document.createElement('img')
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modalContent.appendChild(modalImage)
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var span = document.createElement('span')
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span.classList.add('close')
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span.textContent = 'x'
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modal.appendChild(span)
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img.onclick = function () {
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console.log('clicked')
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document.body.appendChild(modal)
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modalImage.src = img.src
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}
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span.onclick = function () {
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document.body.removeChild(modal)
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}
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}
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handleImages()
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</script>
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</body>
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