Machine learning

Vision Transformer

Vision Transformer (ViT), jonka Dosovitskiy ja kollegat esittelivät vuonna 2021, jakaa kuvan kiinteänkokoisiksi paloiksi, käsittelee näitä paloja sekvenssinä ja soveltaa Transformer-itsehuomiomekanismia kuvien luokitteluun. Riittävällä harjoitusdatalla se ylittää konvoluutioneuroverkot (CNN).

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+27 more

Lähteet

  1. Dosovitskiy, A. et al. (2021). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. ICLR. link
  2. Touvron, H. et al. (2021). Training Data-Efficient Image Transformers. ICML. link

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 1). Vision Transformer (ViT). ScholarGate. https://scholargate.app/fi/deep-learning/vision-transformer

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Tähän viittaavat

ScholarGateVision Transformer (Vision Transformer (ViT)). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/deep-learning/vision-transformer · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026