详细说说VIT架构和Transformer架构的异同

GPT-4o
Vision Transformer (ViT) 和 Transformer 架构之间的关系非常紧密，因为 ViT 是直接将 Transformer 应用到视觉任务中的一种方法。不过，由于图像数据与自然语言数据的特性不同，ViT 在实现上对标准 Transformer 架构做了一些调整。
以下是 ViT 和 Transformer 架构的异同点详细分析：
<hr> 1. Transformer 架构的回顾

Transformer 是一种用于序列建模的架构，最初由 Vaswani 等人在论文《Attention Is All You Need》中提出，重要用于自然语言处置处罚（NLP）任务。其核心思想是通过注意力机制捕获序列中各元素之间的关系，同时摒弃了循环神经网络（RNN）中序列依赖的局限性。
Transformer 架构的关键组件：

• 输入嵌入：
  
     
  
  • 将输入（如句子中的单词）  
    
  
  

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