Machine learning

Vision Transformer

A Vision Transformert (ViT), amelyet Dosovitskiy és munkatársai vezettek be 2021-ben, egy képet rögzített méretű foltokra (patch) bont, ezeket a foltokat szekvenciaként kezeli, és a Transformer önfigyelmes (self-attention) mechanizmusát alkalmazza képosztályozásra. Elegendő képzési adat esetén felülmúlja a konvolúciós neurális hálózatokat (CNN).

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

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

+27 more

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

Hivatkozik rá

ScholarGateVision Transformer (Vision Transformer (ViT)). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/deep-learning/vision-transformer · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026