0 - 背景 Geoffrey Hinton是深度学习的开创者之一,反向传播等神经网络经典算法发明人,他在去年年底和他的团队发表了两篇论文,介绍了一种全新的神经网络,这种网络基于一种称为胶囊(capsule)的结构,并且还发表了用来训练胶囊网络的囊间动态路由算法。 1 - 研究 ...
背景 Geoffrey Hinton是深度学习的开创者之一,反向传播等神经网络经典算法发明人,他在去年年底和他的团队发表了两篇论文,介绍了一种全新的神经网络,这种网络基于一种称为胶囊 capsule 的结构,并且还发表了用来训练胶囊网络的囊间动态路由算法。 研究问题 传统CNN存在着缺陷 下面会详细说明 ,如何解决CNN的不足,Hinton提出了一种对于图像处理更加有效的网络 胶囊网络,其综合了 ...
2018-10-17 11:30 2 8026 推荐指数:
0 - 背景 Geoffrey Hinton是深度学习的开创者之一,反向传播等神经网络经典算法发明人,他在去年年底和他的团队发表了两篇论文,介绍了一种全新的神经网络,这种网络基于一种称为胶囊(capsule)的结构,并且还发表了用来训练胶囊网络的囊间动态路由算法。 1 - 研究 ...
胶囊网络是 vector in vector out的结构,最后对每个不同的类别,输出不一个向量,向量的模长表示属于该类别的概率。 例如,在数字识别中,两个数字虽然重叠在一起,Capsule中的两个向量能完整表达两个数字的特征,虽然有些特征重叠在一起导致难以分辨。 因为胶囊网络中:用向量模 ...
胶囊网络(CapsNet) 卷积网络(CNN)的目标识别 卷积神经网络首先学会识别边界和颜色,然后将这些信息用于识别形状和图形等更复杂的实体。比如在人脸识别上,他们学会从眼睛和嘴巴开始识别最终到整个面孔,最后根据脸部形状特征识别出是不是人的脸。 卷积网络对不同人脸的识别 ...
一、理论学习 1、胶囊结构 胶囊可以看成一种向量化的神经元。对于单个神经元而言,目前的深度网络中流动的数据均为标量。例如多层感知机的某一个神经元,其输入为若干个标量,输出为一个标量(不考虑批处理);而对于胶囊而言,每个神经元输入为若干个向量,输出为一个向量(不考虑批处理)。前向传播如下所示 ...
本文翻译自:博文What will happen when we apply CapsNet with dynamic routing to NLP? 本文要讲的是研究人员在应用CapsNet(胶囊网络)进行文本分类时发现了什么。我们需要了解下列的网络层次以及相应的算法。 N-gram卷积 ...
了 CapsNet 的 TensorFlow 实现,并提供了主体架构的代码注释。 本文是机器之心的第三个 Gi ...
胶囊碰撞体 (Capsule Collider) 胶囊碰撞体 (Capsule Collider) 由两个半球体与一个圆柱体相连接而构成。它与胶囊 (Capsule) 基元形状相同。 一堆胶囊碰撞体 (Capsule ...
目录 理解 LSTM 网络 递归神经网络 长期依赖性问题 LSTM 网络 LSTM 的核心想法 逐步解析 LSTM 的流程 长短期记忆的变种 结论 鸣谢 本文翻译 ...