# 什么是Self-Attention? Self-Attention,中文可译为“自注意力”,是机器学习领域中的一种技术。这项技术尤其在自然语言处理(NLP)和深度学习中被广泛应用。简言之,Self-Attention帮助模型在处理输入数据时,有选择地关注数据中的重要部分,忽略无关或次要的信息。其核心思想是通过计算输入序列中每个元素与其他元素的相关性,从而捕捉和利用输入数据中的长期依赖关系。 在传统的序列模型中,如循环神经网络(RNN)或长短期记忆网络(LSTM),每个元素会随时间进行处理。这种方式虽然能捕捉到顺序信息,却难以处理非常长的序列。而Self-Attention则可以在一次计算中对整个序列进行全局信息的整合,大幅提升计算效率。 更具体地说,Self-Attention通过生成一个注意力矩阵,来决定不同数据元素之间的影响程度。这个矩阵帮助模型在生成输出时,更准确地权衡输入序列中的每一部分,使输出结果更加合理和具有上下文相关性。 总之,Self-Attention不仅提升了模型对长序列数据的处理能力,还增强了模型理解和生成复杂结构的文本数据的能力,是现代自然语言处理系统中的一项核心技术。
# 什么是Vision Transformer (ViT)? Vision Transformer (ViT)是一种用于计算机视觉的变换器模型。与传统的卷积神经网络(CNN)不同,ViT将输入图像分割成一系列小块(patches),而不是将文本分解成令牌。这些图像小块被序列化成向量,并通过单一矩阵乘法映射到更小的维度。然后,这些向量嵌入像对待文本令牌一样被变换器编码器处理。 ViT被设计为CNN在计算机视觉应用中的替代方案。相较于CNN,ViT具有不同的归纳偏置、训练稳定性和数据效率。虽然ViT的数据效率不及CNN,但其容量更大。例如,现代一些最大的计算机视觉模型就采用了ViT,其中一个模型具有220亿参数量。 自2020年首次提出以来,ViT已经被广泛应用于图像识别、图像分割和自动驾驶等领域。尽管如此,许多新变体也被提出,融合了ViT和CNN的特点,以提升性能和适应特定领域。例如,Swin Transformer通过使用卷积样的滑动窗口注意机制和金字塔处理流程,在一些目标检测数据集上取得了优秀的成果。 总的来说,ViT的基本架构类似于BERT,只包含编码器部分。输入图像被分割成等大小的小块,再被线性变换为向量。这些向量加上位置信息,通过多个变换器编码器层处理,从而逐步融合图像小块之间的语义关系。 ViT的出现不仅提高了计算机视觉任务中的性能,还刺激了CNN的进一步发展,二者相辅相成,共同推动了计算机视觉领域的前进。
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