Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Hoe lang van een inbedding vector is gebruikelijk voor een visie transformator?

###

### Antwoord:
Hoe lang van een inbedding vector is gebruikelijk voor een visie transformator?
Een vision transformator verwerkt afbeeldingen met behulp van een reeks zelf-aandachtslagen. Voor de verwerking wordt het beeld onderverdeeld in vaste-grootte niet-overlappende patches (bijv. 16x16 pixels), die vervolgens lineair ingebed zijn in een continue vectorweergave. Deze ingebedde vectoren worden vervolgens verwerkt door de transformatorlagen. De lengte van de inbeddingsvector wordt typisch bepaald door het ontwerp van de vision transformator en de grootte van de ingangsafbeeldingen. Gemeenschappelijke vision transformatoren zoals Vit (Vision Transformer) door Google gebruiken een inbeddingsvectorgrootte van 768 of 1024 afmetingen. Andere variaties van vision transformators, zoals DeiT (Data-efficient Image Transformer), gebruiken echter ook vergelijkbare inbeddingsmaten. Echter, de specifieke lengte van de inbeddingsvector kan variëren afhankelijk van de specifieke architectuur en de gewenste uitwisseling tussen model complexiteit, prestaties en efficiëntie. In het algemeen wordt de lengte van de inbeddingsvector in visiesvectoren bepaald door het modelontwerp en kan de grotere grootte van de vectoren.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Hoe lang van een inbedding vector is gebruikelijk voor een visie transformator?

###

### Antwoord:
Een vision transformator verwerkt afbeeldingen met behulp van een reeks zelf-aandachtslagen. Voor de verwerking wordt het beeld onderverdeeld in vaste-grootte niet-overlappende patches (bijv. 16x16 pixels), die vervolgens lineair ingebed zijn in een continue vectorweergave. Deze ingebedde vectoren worden vervolgens verwerkt door de transformatorlagen. De lengte van de inbeddingsvector wordt typisch bepaald door het ontwerp van de vision transformator en de grootte van de ingangsafbeeldingen. Gemeenschappelijke vision transformatoren zoals Vit (Vision Transformer) door Google gebruiken een inbeddingsvectorgrootte van 768 of 1024 afmetingen. Andere variaties van vision transformators, zoals DeiT (Data-efficient Image Transformer), gebruiken echter ook vergelijkbare inbeddingsmaten. Echter, de specifieke lengte van de inbeddingsvector kan variëren afhankelijk van de specifieke architectuur en de gewenste uitwisseling tussen model complexiteit, prestaties en efficiëntie. In het algemeen wordt de lengte van de inbeddingsvector in visiesvectoren bepaald door het modelontwerp en kan de grotere grootte van de vectoren.