探索视觉Transformer：图像分类的新途径

在人工智能的快速发展中，图像分类一直是一个重要的研究领域。传统的卷积神经网络（CNNs）在图像分类任务中取得了显著的成果，但近年来，Transformer架构也逐渐在图像领域崭露头角。本文将深入探讨视觉Transformer（Vision Transformer，简称ViT）的工作原理、关键细节以及重要发现。

一、Transformer与CNN的差异

Transformer缺乏卷积神经网络（CNNs）的归纳偏置，如平移不变性和局部受限的感受野。平移不变性意味着即使图像中物体的外观或位置发生变化，我们仍然能够识别它。在计算机视觉中，平移是指每个图像像素在特定方向上移动固定的量。而卷积是一种线性局部算子，我们只能看到卷积核所指示的相邻值。

与之相反，Transformer在设计上是排列不变的，但它不能直接处理网格结构的数据，而需要序列数据。因此，我们需要将空间非序列信号转换为序列。

二、视觉Transformer的工作原理

视觉Transformer（ViT）的整体架构可以分为以下几个步骤：

1. 分割图像为小块：将图像分割成多个小块，这些小块就相当于序列中的标记（类似于单词）。<