视觉transformer复现
时间: 2024-04-28 21:18:23 浏览: 87
视觉Transformer是一种基于自注意力机制的图像处理模型,其主要思想是将图像划分为多个位置向量,然后使用多头自注意力机制对这些位置向量进行处理,最终输出一个表示整张图像的向量。相比于传统的卷积神经网络,视觉Transformer能够更好地处理长距离依赖和全局信息。
视觉Transformer的复现过程可以分为以下几个步骤:
1. 数据预处理:将图像转换为位置向量,并进行归一化处理。
2. 模型构建:搭建基于自注意力机制的视觉Transformer模型,包括输入嵌入、多头注意力、前馈网络等模块。
3. 模型训练:使用训练集对模型进行训练,并根据验证集的表现来调整模型参数。
4. 模型测试:使用测试集对模型进行测试,得出模型的性能指标。
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#### 引用[.reference_title]
- *1* [NeurIPS论文解读|Decision Transformer: 通过序列建模解决离线强化学习问题](https://blog.csdn.net/m0_55289267/article/details/125871135)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Transformer课程 第48章Transformer模型RealFormer架构](https://blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/121573075)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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