Vision Transformer详细描述网络结构

Vision Transformer（ViT）是一种全新的视觉任务模型，通过引入Transformer模块，使其在视觉任务中具有了很高的表现力和泛化能力。该模型的网络结构主要分为两部分，分别是“Patch Embeddings”和“Transformer Encoder”。

其中，“Patch Embeddings”将输入的图像分割成固定大小的图块，每个图块都表示为一个固定长度的向量，在本模型中称之为“patch embeddings”。这一步相当于对输入的图像进行了一个特征提取的步骤。

接下来，“Transformer Encoder”模块对这些“patch embeddings”进行处理，生成对整个图像的编码。该模块由多个Transformer Encoder Block组成，每个Block中都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。

总的来说，Vision Transformer模型采用了Transformer的核心机制，将输入图像划分为较小的块，利用Transformer Encoder来代替卷积神经网络进行特征提取和特定任务的训练。这种结构的优点在于它可以直接学习输入序列的全局相互作用，从而适合于广泛的自然语言处理和计算机视觉任务。