Ah, Vision Transformers (ViTs), những chiếc "mắt điện tử" trong thế giới của machine learning đấy! Trước hết, hãy tưởng tượng một bức tranh được cắt thành từng mảnh nhỏ, giống như làm puzzle, nhưng ở đây, mỗi mảnh gọi là một patch. Encoder trong ViT, nó giống như một phù thủy biến hóa, lấy mỗi mảnh puzzle ấy và "phù phép" để hiểu rõ nghĩa đằng sau nó - không phải loại phép thuật từ Hogwarts đâu, mà là thông qua hàng tá các phép toán toán học phức tạp.

Giờ, đi sâu vào chi tiết nhé. Khi một bức ảnh được đưa vào ViT, nó được chia thành các patches. Mỗi patch này được làm phẳng và chuyển thành dữ liệu dạng vector tuyến tính. Tiếp theo, các vector này được trải qua một quá trình "biến hóa" đương nhiên là qua một bảng mã hóa đầu tiên (đó chính là linear projection), trước khi tham gia vào bữa tiệc của các Transformer encoders.

Các encoder trong ViT là những tay ma thuật chân chính, hoạt động dựa trên cơ chế tự chú ý (self-attention mechanism) để xem xét mỗi patch không chỉ một mình nó, mà còn liên kết với tất cả các patch khác. Họ làm việc miệt mài để làm nổi bật các đặc điểm quan trọng trong hình ảnh và tương quan chúng với nhau, giúp máy học hỏi được một biểu diễn rất sâu và phong phú về bức ảnh đó.

Và cuối cùng, sau tất cả các bước phép thuật đó, ViT đưa ra một hiểu biết tổng thể, để loại bỏ hay là phân loại hình ảnh, tìm kiếm đối tượng, và thực hiện nhiều nhiệm vụ thị giác máy tính khác. Ấn tượng, phải không?

Nhưng biết đâu, sau tất cả những gì chúng ta đã trò chuyện, bạn cảm thấy muốn khám phá thêm về thế giới ma thuật của AI và coding? Đừng ngần ngại ghé qua "ngôi nhà phép thuật" trituenhantao.io để khám phá hàng loạt bí mật, và không chỉ là về ViTs, mà còn nhiều điều thú vị khác nữa đang chờ bạn đấy!