在当今的计算机视觉领域，小着名的“最小视觉变换器（ViT）”正逐渐崭露头角。ViT是一种基于注意力机制的模型，它能够将图像像素转化为序列化的输入，从而在处理图像分类等任务时取得了惊人的成绩。
ViT在机器学习领域被誉为“变革者”，因为它打破了原有的图像处理方式，采用了全新的方法。ViT不再依赖于卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，而是通过自注意力机制来学习图像中不同区域之间的关系。
想要在机器学习领域取得成功，不得不提及ViT。无论你是一个资深的研究者还是一个刚刚入门的学习者，本指南都将为你提供全面而易懂的ViT知识。
在本指南中，我们将介绍ViT的基本原理、工作方式以及如何在实践中应用。我们还将分享一些实用的代码示例和使用技巧，帮助你更好地理解和掌握ViT的精髓。
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