大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战74-基于Transformer的ViT模型的搭建与实际应用，ViT模型的原理介绍。Vision Transformer (ViT)是一种基于Transformer架构的深度学习模型，专门用于计算机视觉任务。与传统的卷积神经网络不同，ViT将输入图像分割成固定大小的 patches，并将每个patch转化为线性嵌入向量，然后通过添加位置编码以保留空间信息。这些patch向量序列随后被送入Transformer的encoder层进行处理，其中包含自注意力机制，使得模型能够捕获全局上下文信息和长期依赖关系。在每一层中，Transformer利用多头自注意力机制对输入序列进行并行处理，从而提取出高级特征表示。