大模型-详解 Vision Transformer (ViT) （3）

最新推荐文章于 2025-12-23 23:05:49 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-23 23:05:49 发布 · 201 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#transformer #深度学习 #人工智能 #AI大模型 #大模型

部署运行你感兴趣的模型镜像

1.Transformer 编码器

2.ViT 张量维度变化举例

3.归纳偏置与混合架构

4.微调及更高分辨率

5.超参数

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.9

TensorFlow-v2.9

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

深度学习网络模型——Vision Transformer详解 VIT详解
guoqingru0311的博客
02-01 1677
深度学习网络模型——Vision Transformer详解 VIT详解
第四十七篇 Vision Transformer（VIT）模型解析
m0_47867638的博客
12-10 1178
ViT（Vision Transformer）模型是一种基于Transformer架构的视觉模型，它成功地将Transformer从自然语言处理（NLP）领域引入到计算机视觉（CV）领域，专门用于处理图像数据。以下是对ViT模型的详细解析：ViT模型主要由三个部分组成：图像特征嵌入模块、Transformer编码器模块和MLP（多层感知机）分类模块。多头注意力（Multi-Head Attention）模块，类似它是深度学习特别是自然语言处理和视觉任务中Transformer架构的核心组件。下面是对这个类的
大模型-详解 Vision Transformer (ViT)
2501_92553370的博客
11-04 179
3.2 可学习的嵌入 (Learnable Embedding)大模型-详解 Vision Transformer (ViT)3.3 位置嵌入 (Position Embeddings)3.1 图像块嵌入 (Patch Embeddings)3.4 Transformer 编码器。3.5 ViT 张量维度变化举例。3.6 归纳偏置与混合架构。3.7 微调及更高分辨率。
‍大模型-详解 Vision Transformer (ViT) （2）
renjt01的博客
11-10 118
大模型-详解 Vision Transformer (ViT) （2） 1.可学习的嵌入 (Learnable Embedding) 2.位置嵌入 (Position Embeddings) 3.Transformer 编码器
大模型-详解 Vision Transformer (ViT) （2
2501_92553370的博客
11-10 135
大模型-详解 Vision Transformer (ViT) （2）1.可学习的嵌入 (Learnable Embedding)2.位置嵌入 (Position Embeddings)3.Transformer 编码器。
模型-详解 Vision Transformer (ViT)
m0_63512926的博客
11-11 358
大模型-详解 Vision Transformer (ViT) （3）1.Transformer 编码器。2.ViT 张量维度变化举例。3.归纳偏置与混合架构。4.微调及更高分辨率。
大模型-详解 Vision Transformer (ViT) （2）
weixin_62919816的博客
11-10 128
1.可学习的嵌入 (Learnable Embedding)2.位置嵌入 (Position Embeddings)3.Transformer 编码器。
【Transformer系列】深入浅出理解ViT(Vision Transformer)模型
IT菜鸟
10-15 5万+
【Transformer系列】深入浅出理解ViT(Vision Transformer)网络模型
深度学习（10）---Vision Transformer详解
m0_62881487的博客
08-19 4002
1. Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，它将Transformer模型从自然语言处理（NLP）领域成功扩展到计算机视觉（CV）领域。2. Vision Transformer由Google Brain团队在2020年提出，该模型挑战了卷积神经网络（CNN）在视觉任务中的主导地位，证明了Transformer架构不仅在处理序列数据（如文本）方面非常有效，在处理图像数据时也能取得卓越性能。
Vision Transformer详解
热门推荐
霹雳吧啦Wz
06-26 33万+
论文名称： An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale 论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2010.11929 原论文对应源码：https://github.com/google-research/vision_transformer Pytorch实现代码： pytorch_classification/vision_transformer 文章目录前言模型详解Vision
【深度学习】详解 Vision Transformer (ViT)
闻韶
07-18 19万+
【深度学习】详解 Vision Transformer (ViT)
【计算机视觉】基于Vision Transformer的图像分类模型实现与优化：CIFAR-10数据集上的ViT架构详解与实践
07-07
内容概要：本文深入探讨了如何将Transformer架构应用于计算机视觉领域，重点介绍了Vision Transformer (ViT) 模型及其在图像分类任务中的应用。文章详细讲解了ViT的模型架构，包括图像切分、位置编码、多头自注意力...
深入浅出理解ViT(Vision Transformer)模型
likuoelie的博客
07-15 1839
什么是ViT？ViT是一种基于Transformer的计算机视觉模型，将图像处理方式从传统的卷积神经网络（CNN）转变为序列处理。它将图像分割成小块（补丁），然后像处理文本一样，通过Transformer编码器分析这些补丁。工作原理补丁嵌入：将图像分割成固定大小的补丁（如16x16像素），每个补丁展平后通过线性投影转换为向量。位置编码：添加位置信息，确保模型知道补丁在图像中的位置。Transformer编码器：使用自注意力机制处理补丁序列，捕捉图像中不同区域的关系。分类。
Monodepth：基于左右一致性的无监督单目深度估计，单目估计的起步-k学长深度学习专栏
12-23 709
Monodepth是一种创新的单目深度估计方法，通过无监督学习实现深度预测。其核心思想是将深度估计转化为图像重建问题，利用双目相机的左右图像进行训练，无需真实深度标注。方法采用编码器-解码器结构预测视差图，并通过三种关键损失函数（外观匹配损失、视差平滑损失和左右一致性损失）来优化模型性能。最大的创新点是引入左右一致性约束，使模型能更准确地理解场景的几何结构。相比传统方法，Monodepth降低了数据获取成本，提高了深度预测的可靠性，适用于自动驾驶、AR/VR等多个领域。
入门篇--人工智能发展史-4-点燃深度学习革命的那把火，AlexNet
weisian的博客
12-20 958
摘要： AlexNet（2012）是深度学习革命的里程碑模型，以15.3%的错误率横扫ImageNet竞赛，比传统方法提升10个百分点。其成功源于三大突破：1）ReLU激活函数解决深层网络梯度消失问题；2）GPU并行训练将训练时间从数周缩短至5-6天；3）Dropout正则化防止过拟合。该模型奠定了现代CNN的“卷积+池化+全连接”范式，推动GPU成为AI基础设施，并验证了“数据+算力+算法”的铁三角逻辑。AlexNet直接引爆了全球深度学习热潮，其设计思想至今仍是计算机视觉的基石。
Tetuan的电力消耗数据进行时间序列预测
最新发布
m0_71266194的博客
12-23 163
本文使用LSTM模型对Tetuan城市电力消耗数据进行预测。首先对原始数据进行清洗和归一化处理，然后构建时间序列样本，采用前10个时间步预测当前值。通过网格搜索优化模型超参数，确定最佳批次大小、训练轮数和优化器。实验结果显示，预测值与真实值趋势基本吻合，均方根误差为合理范围。可视化展示了预测效果和误差分布，验证了LSTM模型在电力消耗预测中的有效性。该方法可为城市电力管理提供数据支持。
【深度学习】 循环神经网络
PANSS__的博客
12-22 727
RNN。
即插即用系列 | 2025 RestorMixer：融合 CNN、Mamba 与 Transformer 的高效图像复原的集大成者！
分享顶会顶刊论文即插即用模块
12-20 624
本文提出了一种高效混合异构图像复原模型RestorMixer，通过结合CNN、Mamba和Transformer的优势，实现了性能与效率的平衡。RestorMixer采用三阶异构架构：在高分辨率阶段使用CNN提取局部特征，在低分辨率阶段交替使用增强记忆视觉Mamba（EMVM）进行全局建模和多尺度窗口自注意力（MWSA）优化局部细节。EMVM通过下采样和四向扫描机制降低计算量并增强长程记忆，MWSA则利用动态窗口注意力精修特征。实验表明，该模型在去雨、超分等任务上达到SOTA性能（如Rain100H上33.
深度学习2:理解感知机
paopao_wu的专栏
12-19 663
感知机是神经网络的基础算法，由Frank Rosenblatt于1957年提出。它接收多个输入信号，通过加权求和并与阈值比较来输出信号。通过调整权重和阈值，感知机可以实现与门、与非门和或门等逻辑电路。引入偏置参数b后，感知机的表达式更简洁。单层感知机只能解决线性可分问题，而多层感知机通过组合多个感知机可以处理更复杂的非线性问题，如加法器和编码器等。虽然早期需要人工设定权重，但现代神经网络能够自动从数据中学习合适的参数。
详解vision transformer (vit)
08-23
Vision Transformer (ViT)是一种基于Transformer的模型，用于处理计算机视觉任务。这个模型的灵感来自于自然语言处理领域的Transformer模型。ViT将图像的像素转换为序列数据，然后使用Transformer编码器来学习图像的特征表示。 ViT的关键思想是将图像分割为固定大小的图块，并将这些图块重新排列成一维序列。然后，ViT使用一个嵌入层将每个图块映射到一个更高维度的向量表示。这些向量表示被输入到Transformer编码器中进行特征提取和建模。 在ViT中，位置信息的嵌入也是非常重要的。因为Transformer模型不具备对位置信息的直接感知能力，所以需要通过位置嵌入来提供图像中每个图块的位置信息。这样，Transformer编码器就能够在处理图像时保持空间结构的关联性。 通过将图像像素分割为图块，并使用Transformer编码器进行特征提取和建模，ViT能够捕捉到图像中的全局信息和局部上下文，从而在计算机视觉任务中取得了很好的表现。 如果你想深入了解ViT的细节和原理，可以参考引用中关于ViT的论文和引用中关于Transformer编码器结构的详细解析。另外，引用中的文章也提供了关于Transformer位置嵌入的解读，可以进一步增进你对ViT的理解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【深度学习】详解 Vision Transformer (ViT)](https://blog.youkuaiyun.com/qq_39478403/article/details/118704747)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值