vision transformer的具体算法

Vision Transformer（ViT）是一种基于自注意力机制的神经网络结构，用于图像分类任务。其核心算法可以分为以下几个步骤：

1. 图像划分：将输入的图像分成若干个小块，每个小块称为一个“图像块”。

2. 块嵌入：对每个图像块进行嵌入操作，将其转化为一个向量表示。这里使用了一个全连接层和一个归一化层，将图像块映射到一个固定长度的向量。

3. 位置编码：为了让网络能够区分不同的图像块，需要在每个向量表示中加入位置信息。这里使用了一种基于正弦函数和余弦函数的位置编码方式。

4. 多层自注意力：将所有向量表示输入到多层自注意力模块中，通过相互关注来学习图像特征。具体地，每个自注意力模块包含了一个多头注意力机制和一个前馈神经网络，用于学习图像块之间的关系。

5. 全局池化：将最后一层自注意力模块的输出通过全局平均池化或全局最大池化操作，得到一个全局的特征向量，用于图像分类。

6. 全连接分类器：使用一个全连接层将全局特征向量映射到分类标签。

总的来说，ViT算法使用了自注意力机制来学习图像特征，避免了传统卷积神经网络中需要手动设计的卷积核。同时，它还引入了位置编码和图像块嵌入等操作，使得网络能够更好地处理图像块之间的关系。