主要观点总结
本文详细介绍了Vision Transformer（ViT）的工作原理，包括其开源代码和对各组件的概念解释。ViT是一种基于注意力机制的机器学习模型，它将图像转换为Token，并通过编码器进行预测。文章首先解释了如何将图像Token化，然后描述了Token处理、编码块和预测处理的过程。此外，还介绍了神经网络模块和完整的ViT模型，并解释了其参数的含义。最后，文章总结了ViT模型的工作原理，并强调了训练的重要性。
关键观点总结
关键观点1: Vision Transformer（ViT）概述
ViT是一种基于注意力机制的模型，适用于计算机视觉任务。它通过将图像转换为Token，并使用编码器进行预测，实现了在自然语言处理（NLP）领域的Transformer模型的成功应用。
关键观点2: 图像Token化
ViT将图像划分为大小为P的补丁，并将这些补丁展平为长度为P²*C的Token。这些Token表示图像的一个局部区域，并用于输入到Transformer模型中。
关键观点3: Token处理
在Token处理阶段，ViT添加一个预测Token，并在Token序列上添加位置嵌入，以允许Transformer理解图像Token的顺序。
关键观点4: 编码块
编码块是模型实际从图像标记中学习的地方。它包括一个规范层、一个注意力模块、一个神经网络模块和另一个规范层，以及两个拆分连接。
关键观点5: 神经网络模块
神经网络模块是编码块的子组件，由一个全连接层、一个激活层和另一个全连接层组成，用于改变输入的形状或保持相同的形状。
关键观点6: 预测处理
通过编码块后，模型将使用预测Token进行预测，通常通过神经网络头部完成。在An Image is Worth 16x16 Words中，头部可以是具有一个隐藏层的MLP或单个线性层。
关键观点7: 完整的ViT模型
完整的ViT模型包括Patch Tokenization模块和ViT Backbone模块。ViT Backbone模块包含了Token处理、编码块和预测处理组件，并可以通过多个编码块传递Token。
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来源：深度学习爱好者 本文 约8000字 ，建议阅读 16 分钟 本文将详细介绍“一张图片等于16x16个单词”中阐述的Vision Transformer（ViT）。 自2017年 “注意力就是一切” 的理念问世以来，Transformer模型便迅速在自然语言处理（NLP）领域崭露头角，确立了其领先地位。到了2021年，“一张图片等于16x16个单词”的理念成功将Transformer模型引入计算机视觉任务中。自此之后，众多基于Transformer的架构纷纷涌现，应用于计算机视觉领域。 本文将详细介绍“一张图片等于16x16个单词”中阐述的Vision Transformer（ViT），包括其开源代码和对各组件的概念解释。所有代码均使用PyTorch Python包实现。 本文作为一系列深入研究Vision Transformers内部工作原理的文章之一，提供了可执行代码的Jupyter Notebook版本。系列中的其他文章还包括：Vision Transformers解析、注意力机制在Vision Transf
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