Python从0到100（九十二）：Swin Transformer 架构解析及在UCI-HAR行为识别中的实现_swin transformer carifar100

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本文目录：

• 一. Swin Transformer的基础原理
• • 1. Transformer在视觉任务中的挑战
  • 2. Swin Transformer的核心思想
• 二、 Swin Transformer的架构
• • 1. Patch Embedding
  • 2. 位置编码
  • 3. Swin Transformer Block
  • 4. 窗口化自注意力（W-MSA）
  • 5. 移位窗口自注意力（SW-MSA）
  • 6. Patch Merging
  • 7. 整体架构
• 三、 代码实现详解
• • 1. ShiftWindowAttentionBlock
  • • 1.1 初始化
    • • 详细解释：
    • 1.2 前向传播
  • 2. SwinTransformer
  • • 2.1 初始化
    • • 详细解释：
    • 2.2 前向传播
    • • 详细解释：
  • 3. 完整代码
• 四、UCI-HAR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
  • 文末送书
  • • 参与方式
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