შეგიძლიათ ახსნათ ViT (Vision Transformer) არქიტექტურა: როგორ გარდაიქმნება სურათი ტოკენების სერიად?

Vision Transformer (ViT) arhitektura NLP-dan kelgan transformatorlar fikrini tasvirlarni qayta ishlash uchun moslashtiradi. Asosiy g'oya — tasvirni matndagi so'zlar kabi tokenlar ketma-ketligi sifatida tasvirlash.

Tasvirni tokenlar ketma-ketligiga aylantirish jarayoni:

1. Tasvirni parchalarga bo'lish: asl tasvir kichik kvadratlarga (masalan, 16x16 piksel) bo'linadi.

2. Patchlarni tekislashtirish: har bir patch vektor shaklida aylantiriladi (masalan, agar patch 16x16 va 3 RGB kanali bo'lsa, vektor o'lchami 16163=768).

3. Embeddingsga proyeksiya qilish: bu vektorlar lineyar qatlamdan o'tadi (to'liq bog'langan), ularni o'lchamli vektorlar — tokenlarga — aylantiradi.

4. Pozitsion ma'lumotlarni qo'shish: transformator tokenlarning tartibini hisobga olmasligidan, pozitsion embeddinqlari tokenlarga qo'shiladi, shunda patchlarning joylashuvi haqida ma'lumot saqlanadi.

5. Tokenlar ketma-ketligini transformatorga uzatish: hosil bo'lgan tokenlar ketma-ketligi standart transformator (diqqat mexanizmi, normalizatsiya qatlamlari va boshqalar) orqali ishlov beriladi, xususiyatlar chiqariladi va vazifalar (masalan, tasniflash) hal qilinadi.

Shu tarzda, ViT tasvirni, transformer arxitekturasiga mos keladigan vektorlar ketma-ketligiga aylantiradi, bu esa e'tibor mexanizmining afzalliklaridan foydalanishga imkon beradi, vizual ma'lumotlarni tahlil qilish uchun.