ScholarGate
Asistenti
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Transformeri vizual multilingua

Transformeri vizual multilingua (Multilingual ViT) shtrin arkitekturën e Transformerit vizual për të operuar në gjuhë të shumta, duke mundësuar kuptimin e imazheve dhe arsyetimin imazh-tekst në skenarë multilinguaë ose ndër-gjuhësorë. Ai kombinon kodimin e imazhit bazuar në copëza (patches) me përfaqësime tekstuale multilinguae, duke lejuar një model të vetëm t'u shërbejë komuniteteve të ndryshme gjuhësore për detyra të tilla si titullimi i imazheve, pyetjet vizuale, dhe kërkimi ndër-gjuhësor i imazheve.

Hapeni në MethodMindSë shpejtiVideoSë shpejtiDownload slides

Lexoni metodën e plotë

Vetëm për anëtarët

Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.

Hyni

Method map

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

Burimet

  1. Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., Dehghani, M., Minderer, M., Heigold, G., Gelly, S., Uszkoreit, J., & Houlsby, N. (2021). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. International Conference on Learning Representations (ICLR 2021). link
  2. Bugliarello, E., Liu, F., Pfeiffer, J., Reddy, S., Elliott, D., Erdem, E., Erdem, A., & Lukasiewicz, T. (2022). IGLUE: A Benchmark for Transfer Learning across Modalities, Tasks, and Languages. International Conference on Machine Learning (ICML 2022). link

Si ta citoni këtë faqe

ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Vision Transformer (Multilingual ViT). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/deep-learning/multilingual-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

Cituar nga

ScholarGateMultilingual vision transformer (Multilingual Vision Transformer (Multilingual ViT)). Marrë më 2026-06-15 nga https://scholargate.app/sq/deep-learning/multilingual-vision-transformer · Seti i të dhënave: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026