Python从0到100（九十七）：VisionTransformer（ViT）在时间序列行为识别中的应用_vit 时间序列

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本文目录：

• 一、VisionTransformer的基础原理
• • 1. 传统卷积的瓶颈与挑战
  • 2. VisionTransformer的核心机制
  • 3. VisionTransformer的技术优势
• 二、VisionTransformer架构设计
• • 1. 架构总览
  • 2. 核心模块
  • • 2.1 Patch嵌入层
    • 2.2 位置编码
    • 2.3 多头自注意力层（MSA Layer）
    • 2.4 分类头
  • 3. 网络层级结构
• 三、代码实现深度解析
• • 1. VisionTransformerBlock的实现
  • 2. VisionTransformer的实现
  • 3.VisionTransformer与传统方法的对比
• 四、WISDM数据集实战结果
• • 1.训练结果
  • 2.每个类别的准确率
  • 3.混淆矩阵图及准确率和损失曲线图
• 总结
• • 文末送书
  • • 参与方式
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