原文:CapsNet膠囊網絡(理解)

背景 Geoffrey Hinton是深度學習的開創者之一,反向傳播等神經網絡經典算法發明人,他在去年年底和他的團隊發表了兩篇論文,介紹了一種全新的神經網絡,這種網絡基於一種稱為膠囊 capsule 的結構,並且還發表了用來訓練膠囊網絡的囊間動態路由算法。 研究問題 傳統CNN存在着缺陷 下面會詳細說明 ,如何解決CNN的不足,Hinton提出了一種對於圖像處理更加有效的網絡 膠囊網絡,其綜合了 ...

2018-10-17 11:30 2 8026 推薦指數:

查看詳情

一文深入理解Capsule膠囊網絡

0 - 背景   Geoffrey Hinton是深度學習的開創者之一,反向傳播等神經網絡經典算法發明人,他在去年年底和他的團隊發表了兩篇論文,介紹了一種全新的神經網絡,這種網絡基於一種稱為膠囊(capsule)的結構,並且還發表了用來訓練膠囊網絡的囊間動態路由算法。 1 - 研究 ...

Wed Dec 02 19:13:00 CST 2020 0 477
膠囊網絡 -- Capsule Networks

膠囊網絡是 vector in vector out的結構,最后對每個不同的類別,輸出不一個向量,向量的模長表示屬於該類別的概率。 例如,在數字識別中,兩個數字雖然重疊在一起,Capsule中的兩個向量能完整表達兩個數字的特征,雖然有些特征重疊在一起導致難以分辨。 因為膠囊網絡中:用向量模 ...

Mon Aug 26 23:55:00 CST 2019 0 838
膠囊圖神經網絡

膠囊網絡CapsNet) 卷積網絡(CNN)的目標識別 卷積神經網絡首先學會識別邊界和顏色,然后將這些信息用於識別形狀和圖形等更復雜的實體。比如在人臉識別上,他們學會從眼睛和嘴巴開始識別最終到整個面孔,最后根據臉部形狀特征識別出是不是人的臉。 卷積網絡對不同人臉的識別 ...

Thu Jun 25 04:30:00 CST 2020 1 1418
NLP(四十二):膠囊網絡實現文本分類

一、理論學習 1、膠囊結構 膠囊可以看成一種向量化的神經元。對於單個神經元而言,目前的深度網絡中流動的數據均為標量。例如多層感知機的某一個神經元,其輸入為若干個標量,輸出為一個標量(不考慮批處理);而對於膠囊而言,每個神經元輸入為若干個向量,輸出為一個向量(不考慮批處理)。前向傳播如下所示 ...

Fri Feb 11 00:41:00 CST 2022 1 939
【譯】把膠囊網絡用到自然語言處理中會發生什么

本文翻譯自:博文What will happen when we apply CapsNet with dynamic routing to NLP?   本文要講的是研究人員在應用CapsNet膠囊網絡)進行文本分類時發現了什么。我們需要了解下列的網絡層次以及相應的算法。 N-gram卷積 ...

Sat Dec 22 23:33:00 CST 2018 0 1827
膠囊碰撞體(CapsuleCollider)

膠囊碰撞體 (Capsule Collider) 膠囊碰撞體 (Capsule Collider) 由兩個半球體與一個圓柱體相連接而構成。它與膠囊 (Capsule) 基元形狀相同。 一堆膠囊碰撞體 (Capsule ...

Thu Nov 24 19:35:00 CST 2016 0 4452
【翻譯】理解 LSTM 網絡

目錄 理解 LSTM 網絡 遞歸神經網絡 長期依賴性問題 LSTM 網絡 LSTM 的核心想法 逐步解析 LSTM 的流程 長短期記憶的變種 結論 鳴謝 本文翻譯 ...

Wed Mar 07 06:12:00 CST 2018 0 10586
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM