¿Qué significa "Módulos de Transformador"?
Tabla de contenidos
Los módulos de transformador son partes de un modelo que se usan principalmente en el campo del aprendizaje automático. Son buenos procesando información, especialmente cuando se trabaja con secuencias largas de datos, como imágenes tomadas del espacio que tienen muchos colores y detalles.
Cómo Funcionan
Estos módulos descomponen la información en piezas más pequeñas, permitiendo que miren cada pieza por separado y la entiendan mejor. Esto significa que al analizar imágenes, el modelo puede prestar atención a detalles locales, como texturas, y patrones más amplios, como formas generales.
Beneficios
Usar módulos de transformador ayuda a entender datos complejos de manera más eficiente. Pueden manejar diferentes niveles de detalle, lo que permite un mejor análisis de imágenes. Esto los hace útiles en muchas tareas, como clasificar imágenes o segmentar partes de imágenes.
Aplicaciones
Un uso popular de los módulos de transformador es en la clasificación de imágenes, donde ayudan a identificar qué hay en una foto. También son útiles para segmentar imágenes, que significa descomponer una imagen en sus partes para analizarla más a fondo.