Machine learning

טרנספורמר ראייה

טרנספורמר הראייה (Vision Transformer, להלן ViT), שהוצג על ידי דוסובטסקי ועמיתיו בשנת 2021, מחלק תמונה לקטעים בגודל קבוע, מתייחס לקטעים אלו כאל רצף, ומפעיל את מנגנון הקשב העצמי (self-attention) של הטרנספורמר לסיווג תמונות. בהינתן מספיק נתוני אימון, הוא עולה על רשתות נוירונים קונבולוציוניות (CNNs).

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

+27 more

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). Vision Transformer (ViT). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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

מאוזכר על ידי

ScholarGateVision Transformer (Vision Transformer (ViT)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/deep-learning/vision-transformer · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026