视觉Transformer原理与代码实例讲解_transformer qkv 2, 0, 3, 1, 4

视觉Transformer原理与代码实例讲解（1）

1. 背景介绍

近年来，Transformer在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功，如BERT和GPT模型。受其启发，研究人员开始将Transformer应用到计算机视觉（CV）领域，提出了视觉Transformer（Vision Transformer, ViT）。视觉Transformer通过将图像划分为一系列的图像块（patch），并将其视为序列数据进行处理，展现了在图像分类任务中强大的性能。

2. 核心概念与联系

2.1 Transformer

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初用于自然语言处理任务。其核心组件包括多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）、前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）和位置编码（Positional Encoding）。

2.2 视觉Transformer（ViT）

视觉Transformer将图像划分为固定大小的图像块（patch），并将每个图像块展平为一维向量。然后，将这些向量作为Transformer的输入序列，通过自注意力机制和前馈神经网络进行处理，最终输出图像的分类结果。

2.3 自注意力机制