{"id":479546,"date":"2023-08-09T10:41:56","date_gmt":"2023-08-09T10:41:56","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:19:05","modified_gmt":"2023-09-05T11:19:05","slug":"vit-vision-transformer","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wiki\/vit-vision-transformer\/","title":{"rendered":"ViT (\u0e27\u0e34\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e19\u0e17\u0e23\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e4c\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e40\u0e21\u0e2d\u0e23\u0e4c)"},"content":{"rendered":"<p>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a ViT (Vision Transformer)<\/p>\n<p>Vision Transformer (ViT) \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e19\u0e27\u0e31\u0e15\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 Transformer \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e27\u0e34\u0e17\u0e31\u0e28\u0e19\u0e4c \u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2b\u0e21\u0e38\u0e19 (CNN) \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 ViT \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e25\u0e44\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e43\u0e08\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e04\u0e39\u0e48\u0e02\u0e19\u0e32\u0e19 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e49\u0e33\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e27\u0e34\u0e17\u0e31\u0e28\u0e19\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46<\/p>\n<h2>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e01\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07 ViT (Vision Transformer) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01<\/h2>\n<p>Vision Transformer \u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01\u0e42\u0e14\u0e22\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01 Google Brain \u0e43\u0e19\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u201cAn Image is Worth 16\u00d716 Words: Transformers for Image Recognition at Scale\u201d \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e15\u0e35\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2020 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e21\u0e35\u0e15\u0e49\u0e19\u0e01\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e14\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 Transformer \u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22 Vaswani \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e13\u0e30 \u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2560 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e14\u0e08\u0e33\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33<\/p>\n<h2>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a ViT (Vision Transformer): \u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d<\/h2>\n<p>ViT \u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e15\u0e0a\u0e4c \u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e33\u0e43\u0e19 NLP \u0e42\u0e14\u0e22\u0e08\u0e30\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e15\u0e0a\u0e4c\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e04\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1d\u0e31\u0e07\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e15\u0e23\u0e07 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e25\u0e44\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e43\u0e08\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e<\/p>\n<h3>\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d:<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e0a\u0e4c:<\/strong> \u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e15\u0e0a\u0e4c\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e46 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 16\u00d716)<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e31\u0e07:<\/strong> \u0e41\u0e1e\u0e15\u0e0a\u0e4c\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e31\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07:<\/strong> \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e25\u0e44\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e43\u0e08\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07:<\/strong> \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e08\u0e30\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25\u0e17\u0e38\u0e01\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19<\/li>\n<li><strong>\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1f\u0e35\u0e14\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d:<\/strong> \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 ViT (Vision Transformer)<\/h2>\n<p>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 ViT \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e15\u0e0a\u0e4c\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e31\u0e07\u0e40\u0e25\u0e40\u0e22\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e15\u0e32\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e01 Transformer \u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e40\u0e25\u0e40\u0e22\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e43\u0e08\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1f\u0e35\u0e14\u0e44\u0e1b\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32<\/p>\n<ol>\n<li><strong>\u0e40\u0e25\u0e40\u0e22\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15:<\/strong> \u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e15\u0e0a\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1d\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e27\u0e01\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/li>\n<li><strong>\u0e1a\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e2b\u0e21\u0e49\u0e2d\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07:<\/strong> \u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22:\n<ul>\n<li>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e43\u0e08\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e31\u0e27<\/li>\n<li>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19<\/li>\n<li>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1f\u0e35\u0e14\u0e44\u0e1b\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32<\/li>\n<li>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>\u0e40\u0e25\u0e40\u0e22\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15:<\/strong> \u0e2b\u0e31\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07 ViT (Vision Transformer)<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e19:<\/strong> ViT \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e1b\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e46 \u0e01\u0e31\u0e19 \u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01 CNN<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14:<\/strong> \u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46<\/li>\n<li><strong>\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b:<\/strong> \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e27\u0e34\u0e17\u0e31\u0e28\u0e19\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49<\/li>\n<li><strong>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25:<\/strong> \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e27\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07 ViT (Vision Transformer)<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c<\/th>\n<th>\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e10\u0e32\u0e19 ViT<\/td>\n<td>\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e44\u0e2e\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e14 ViT<\/td>\n<td>\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 CNN \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e37\u0e14\u0e2b\u0e22\u0e38\u0e48\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>ViT \u0e01\u0e25\u0e31\u0e48\u0e19<\/td>\n<td>\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e25\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49 ViT (Vision Transformer) \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32<\/h2>\n<h3>\u0e43\u0e0a\u0e49:<\/h3>\n<ul>\n<li>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e20\u0e32\u0e1e<\/li>\n<li>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38<\/li>\n<li>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32:<\/h3>\n<ul>\n<li>\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48<\/li>\n<li>\u0e21\u0e35\u0e23\u0e32\u0e04\u0e32\u0e41\u0e1e\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u0e42\u0e0b\u0e25\u0e39\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e19:<\/h3>\n<ul>\n<li>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/li>\n<li>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e21\u0e32\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34<\/th>\n<th>\u0e44\u0e27\u0e17\u0e35<\/th>\n<th>\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e47\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e47\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21<\/td>\n<td>\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2b\u0e21\u0e49\u0e2d\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e44\u0e1f\u0e1f\u0e49\u0e32<\/td>\n<td>\u0e2d\u0e34\u0e07 Convolution<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e19<\/td>\n<td>\u0e43\u0e0a\u0e48<\/td>\n<td>\u0e40\u0e25\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14<\/td>\n<td>\u0e2a\u0e39\u0e07<\/td>\n<td>\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e1b<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21<\/td>\n<td>\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/td>\n<td>\u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a ViT<\/h2>\n<p>ViT \u0e1b\u0e39\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e 3 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e25\u0e44\u0e17\u0e21\u0e4c \u0e19\u0e27\u0e31\u0e15\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e39\u0e41\u0e25\u0e2a\u0e38\u0e02\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e17\u0e34\u0e07<\/p>\n<h2>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a ViT (Vision Transformer)<\/h2>\n<p>\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48 OneProxy \u0e21\u0e2d\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49 \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 ViT \u0e1e\u0e27\u0e01\u0e40\u0e02\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e15\u0e32\u0e21\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e31\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e23\u0e37\u0e48\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 ViT \u0e43\u0e19\u0e27\u0e07\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07<\/p>\n<h2>\u0e25\u0e34\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2010.11929\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07 Google Brain \u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a ViT<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1706.03762\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e49\u0e2d\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e44\u0e1f\u0e1f\u0e49\u0e32<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener\">\u0e40\u0e27\u0e47\u0e1a\u0e44\u0e0b\u0e15\u0e4c OneProxy<\/a> \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e0b\u0e25\u0e39\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a ViT<\/li>\n<\/ul>\n<hr>\n<p><em>\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38: \u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e25\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32 ViT (Vision 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It breaks down images into patches and processes them through self-attention mechanisms, offering parallel processing and state-of-the-art performance in computer vision tasks.<\/p>"},{"question":"How does the Vision Transformer (ViT) differ from traditional Convolutional Neural Networks (CNNs)?","answer":"<p>ViT differs from traditional CNNs by using a Transformer-based architecture instead of convolution-based layers. It processes information simultaneously across the entire image, providing higher scalability. On the downside, it often requires more training data compared to CNNs.<\/p>"},{"question":"What are the different types of ViT?","answer":"<p>There are several types of ViT, including the Base ViT (the original model), Hybrid ViT (combined with CNN layers), and Distilled ViT (a smaller and more efficient version).<\/p>"},{"question":"What are some applications and uses of ViT?","answer":"<p>ViT is used in various computer vision tasks such as image classification, object detection, and semantic segmentation.<\/p>"},{"question":"What are the main challenges in using ViT, and how can they be addressed?","answer":"<p>The main challenges in using ViT include the requirement of large datasets and its computational expense. These challenges can be addressed through data augmentation, utilizing pre-trained models, and leveraging advanced hardware.<\/p>"},{"question":"How do proxy servers, such as those provided by OneProxy, relate to ViT?","answer":"<p>Proxy servers like OneProxy can facilitate the training of ViT models by enabling access to diverse and geographically distributed datasets. They can also enhance data privacy and ensure smooth connectivity for distributed training.<\/p>"},{"question":"What are the future perspectives and technologies related to ViT?","answer":"<p>The future of ViT is promising, with potential developments in areas like multi-modal learning, 3D imaging, and real-time processing. It may lead to broader applications across various industries, including healthcare, security, and entertainment.<\/p>"},{"question":"Where can I find more information and resources related to ViT?","answer":"<p>You can find more information about ViT in the original paper by Google Brain, various academic resources, and through the OneProxy website for proxy server solutions related to ViT. Links to these resources are provided at the end of the main article.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/479546","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/479546\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media\/470846"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=479546"}],"curies":[{"name":"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}