project 08
Hybride ViT-BiGRU-pijplijn
Een hybride deep learning-pijplijn die ruimtelijke kenmerken vastlegt met een Vision Transformer en temporele patronen met bidirectionele GRU-netwerken.
- Categorie
- AI
- Rol
- Deep learning-onderzoeker en modelontwikkelaar
- Jaar
- 2026
gebruikte technologieën
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- NumPy
- Pandas
- Seaborn
- CUDA
probleem
Probleem
Zuiver convolutionele of zuiver recurrente architecturen kunnen in sequentiële beelddata niet beide tegelijk vastleggen: het ruimtelijke detail binnen een frame en de langeafstandscontext over frames heen. Versterk je het één, dan verzwak je het ander.
oplossing
Oplossing
Ik heb een hybride pijplijn geprogrammeerd waarin Vision Transformer-blokken fungeren als ruimtelijke kenmerkextractor en hun uitvoervectoren doorstromen naar bidirectionele BiGRU-lagen. Op Python, PyTorch en TensorFlow heb ik CUDA-versnelde trainings- en validatielussen opgezet en de resultaten gevisualiseerd via confusiematrices, ROC-curves en trainingsmetrieken.
resultaat
Resultaat
Het resultaat is een modelarchitectuur die geschikt is voor zowel academisch als praktisch gebruik en op complexe temporele datasets een meetbare verbetering in nauwkeurigheid en F1-score realiseert ten opzichte van standaard CNN-LSTM-modellen.
belangrijkste functies
- 01ViT-blokken als ruimtelijke kenmerkextractor, waarvan de vectoren doorstromen naar BiGRU-lagen.
- 02CUDA-versnelde trainings- en validatielussen op PyTorch en TensorFlow.
- 03Datavoorbewerking, data-augmentatie en regularisatietechnieken tegen overfitting.
- 04Visualisatie van confusiematrices, ROC-curves en trainingsmetrieken.
waarom deze keuzes
Waarom BiGRU in plaats van LSTM?
GRU werkt met minder parameters dan LSTM, wat de trainingstijd en het geheugengebruik aanzienlijk verlaagde. Omdat de structuur bidirectioneel is, ziet het model nog steeds zowel verleden als toekomstige context — wat aan parameters werd bespaard, ging niet verloren aan prestaties.
Waarom ViT in plaats van een CNN?
Convolutionele lagen leggen lokale patronen goed vast maar hebben moeite ver uiteenliggende delen van een frame met elkaar te verbinden. De self-attention-structuur van een Vision Transformer beoordeelt verbanden in het hele frame in één stap en voedt zo een rijkere kenmerkvector aan het sequentiemodel.