transformer ViT

Transformer和ViT（Vision Transformer）都是基于Transformer模型结构的。Transformer是一种自注意力机制的模型，用于处理序列数据，如自然语言处理任务。ViT是Transformer模型在视觉领域的应用，用于处理图像数据。

Transformer模型使用自注意力机制来捕捉输入序列中的关系，通过计算每个位置与其他位置的相关性来建立全局的上下文表示。这种机制允许模型同时考虑到序列中的所有位置，并且能够以并行的方式进行计算。

ViT将图像分割成一系列的图像块，然后将每个图像块转换为向量表示。这些向量表示经过多层Transformer编码器进行处理，以捕捉图像中的视觉关系。最后，通过对这些向量进行分类或回归，ViT可以用于图像分类、目标检测和图像生成等视觉任务。

因此，Transformer是一种通用的模型结构，用于处理序列数据，而ViT是Transformer在视觉领域的具体应用。它们之间的联系在于使用了相同的自注意力机制，但在输入数据和任务上存在差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [transformer与vit](https://blog.csdn.net/qq_44089890/article/details/130213061)[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%"]
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