mirror of
https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations.git
synced 2025-08-16 10:51:23 +08:00
<!DOCTYPE html>
<html lang="si">
<head>
<meta http-equiv="content-type" content="text/html;charset=utf-8"/>
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"/>
<meta name="description" content=""/>
<meta name="twitter:card" content="summary"/>
<meta name="twitter:image:src" content="https://avatars1.githubusercontent.com/u/64068543?s=400&v=4"/>
<meta name="twitter:title" content=" දර්ශන ට්රාන්ස්ෆෝමර් (VIT)"/>
<meta name="twitter:description" content=""/>
<meta name="twitter:site" content="@labmlai"/>
<meta name="twitter:creator" content="@labmlai"/>
<meta property="og:url" content="https://nn.labml.ai/transformers/vit/readme.html"/>
<meta property="og:title" content=" දර්ශන ට්රාන්ස්ෆෝමර් (VIT)"/>
<meta property="og:image" content="https://avatars1.githubusercontent.com/u/64068543?s=400&v=4"/>
<meta property="og:site_name" content=" දර්ශන ට්රාන්ස්ෆෝමර් (VIT)"/>
<meta property="og:type" content="object"/>
<meta property="og:title" content=" දර්ශන ට්රාන්ස්ෆෝමර් (VIT)"/>
<meta property="og:description" content=""/>
<title> දර්ශන ට්රාන්ස්ෆෝමර් (VIT)</title>
<link rel="shortcut icon" href="/icon.png"/>
<link rel="stylesheet" href="../../pylit.css?v=1">
<link rel="canonical" href="https://nn.labml.ai/transformers/vit/readme.html"/>
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.13.18/dist/katex.min.css" integrity="sha384-zTROYFVGOfTw7JV7KUu8udsvW2fx4lWOsCEDqhBreBwlHI4ioVRtmIvEThzJHGET" crossorigin="anonymous">
<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-4V3HC8HBLH"></script>
<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
function gtag() {
dataLayer.push(arguments);
}
gtag('js', new Date());
gtag('config', 'G-4V3HC8HBLH');
</script>
</head>
<body>
<div id='container'>
<div id="background"></div>
<div class='section'>
<div class='docs'>
<p>
<a class="parent" href="/">home</a>
<a class="parent" href="../index.html">transformers</a>
<a class="parent" href="index.html">vit</a>
</p>
<p>
<a href="https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations" target="_blank">
<img alt="Github"
src="https://img.shields.io/github/stars/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations?style=social"
style="max-width:100%;"/></a>
<a href="https://twitter.com/labmlai" rel="nofollow" target="_blank">
<img alt="Twitter"
src="https://img.shields.io/twitter/follow/labmlai?style=social"
style="max-width:100%;"/></a>
</p>
<p>
<a href="https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations/tree/master/labml_nn/transformers/vit/readme.md" target="_blank">
View code on Github</a>
</p>
</div>
</div>
<div class='section' id='section-0'>
<div class='docs'>
<div class='section-link'>
<a href='#section-0'>#</a>
</div>
<h1><a href="https://nn.labml.ai/transformer/vit/index.html">දර්ශන ට්රාන්ස්ෆෝමර් (VIT)</a></h1>
<p>මෙයඅ <a href="https://pytorch.org">පයිටෝච්</a> කඩදාසි ක්රියාත්මක කිරීම <a href="https://papers.labml.ai/paper/2010.11929">රූපයක් වටිනවා 16x16 වචන: පරිමාණයෙන් රූප හඳුනාගැනීම සඳහා ට්රාන්ස්ෆෝමර්</a> . </p>
<p>දර්ශනට්රාන්ස්ෆෝමරය කිසිදු කැටි ගැසුණු ස්ථර නොමැතිව රූප සඳහා පිරිසිදු ට්රාන්ස්ෆෝමරයක් යොදයි. ඔවුන් රූපය පැච් බවට බෙදී ඇති අතර පැච් කාවැද්දීම් මත ට්රාන්ස්ෆෝමරයක් යොදයි. <a href="https://nn.labml.ai/transformer/vit/index.html#PathEmbeddings">පැච් කාවැද්දීම්</a> ජනනය කරනු ලබන්නේ පැච් වල පැතලි පික්සල් අගයන් සඳහා සරල රේඛීය පරිවර්තනයක් යෙදීමෙනි. එවිට සම්මත ට්රාන්ස්ෆෝමර් එන්කෝඩරයක් පැච් කාවැද්දීම් සමඟ වර්ගීකරණ ටෝකනයක් සමඟ පෝෂණය <code class="highlight"><span></span><span class="p">[</span><span class="n">CLS</span><span class="p">]</span></code>
වේ. රූපය එම්එල්පී සමඟ වර්ගීකරණය කිරීම සඳහා <code class="highlight"><span></span><span class="p">[</span><span class="n">CLS</span><span class="p">]</span></code>
ටෝකනයේ කේතනය භාවිතා කරයි. </p>
<p>පැච්සමඟ ට්රාන්ස්ෆෝමරය පෝෂණය කරන විට, පැච් කාවැද්දීම් වලට උගත් ස්ථානීය කාවැද්දීම් එකතු කරනු ලැබේ, මන්ද එම පැච් කාවැද්දීම් වලින් එම පැච් එක කොතැනද යන්න පිළිබඳ කිසිදු තොරතුරක් නොමැති බැවිනි. ස්ථානීය කාවැද්දීම් යනු එක් එක් පැච් ස්ථානය සඳහා දෛශික සමූහයක් වන අතර අනෙක් පරාමිතීන් සමඟ ශ්රේණියේ සම්භවය සමඟ පුහුණු වේ. </p>
<p>විශාලදත්ත කට්ටල පිළිබඳ පූර්ව පුහුණුව ලැබූ විට VITs හොඳින් ක්රියා කරයි. කඩදාසි යෝජනා කරන්නේ එම්එල්පී වර්ගීකරණ හිසක් සමඟ ඒවා පෙර පුහුණු කිරීම සහ හොඳින් සුසර කිරීමේදී තනි රේඛීය තට්ටුවක් භාවිතා කිරීමයි. කඩදාසි මිලියන 300 ක රූප දත්ත කට්ටලයක් මත පෙර පුහුණු කරන ලද VIT සමඟ SOTA පරාජය කරයි. පැච් ප්රමාණය එලෙසම තබා ගනිමින් අනුමානය අතරතුර ඔවුන් ඉහළ විභේදන රූප භාවිතා කරයි. නව පැච් ස්ථාන සඳහා ස්ථානීය කාවැද්දීම් ගණනය කරනු ලබන්නේ ස්ථානීය කාවැද්දීම් ඉගෙනීම අන්තර්ග්රහණය කිරීමෙනි. </p>
<p><a href="https://nn.labml.ai/transformer/vit/experiment.html">CIFA-10 හි VIT පුහුණු කරන අත්හදා බැලීමක්</a> මෙන්න. එය කුඩා දත්ත සමුදාය මත පුහුණු වෙනවා නිසා මෙය ඉතා හොඳින් කරන්නේ නැහැ. එය ඕනෑම කෙනෙකුට VITs සමඟ ධාවනය කර සෙල්ලම් කළ හැකි සරල අත්හදා බැලීමකි. </p>
</div>
<div class='code'>
</div>
</div>
<div class='footer'>
<a href="https://papers.labml.ai">Trending Research Papers</a>
<a href="https://labml.ai">labml.ai</a>
</div>
</div>
<script src=../../interactive.js?v=1"></script>
<script>
function handleImages() {
var images = document.querySelectorAll('p>img')
for (var i = 0; i < images.length; ++i) {
handleImage(images[i])
}
}
function handleImage(img) {
img.parentElement.style.textAlign = 'center'
var modal = document.createElement('div')
modal.id = 'modal'
var modalContent = document.createElement('div')
modal.appendChild(modalContent)
var modalImage = document.createElement('img')
modalContent.appendChild(modalImage)
var span = document.createElement('span')
span.classList.add('close')
span.textContent = 'x'
modal.appendChild(span)
img.onclick = function () {
console.log('clicked')
document.body.appendChild(modal)
modalImage.src = img.src
}
span.onclick = function () {
document.body.removeChild(modal)
}
}
handleImages()
</script>
</body>
</html>