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 ...
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:用向量模的大小衡量某個實體出現的概率,模值越大,概率越大。 更加形象的解釋:https: blog.csdn.net ...
2019-08-26 15:55 0 838 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
本人最近初學Hinton大神的論文《Dynamic Routing Between Capsules 》,對深度神經網絡的內容進行了簡要總結,將觀看“從傳統神經網絡的角度解讀Capsule”視頻的內容做了筆記。感謝網絡資源,讓我學習到很多知識。以后會有更新。 作者: 嫩芽33 ...
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 ...
Capsule Network最大的特色在於vector in vector out & 動態路由算法。 vector in vector out 所謂vector in vector out指的是將原先使用標量表示的神經元變為使用向量表示的神經元。這也即是所謂的“Capsule ...
算法雜貨鋪——分類算法之貝葉斯網絡(Bayesian networks) 2.1、摘要 在上一篇文章中我們討論了朴素貝葉斯分類。朴素貝葉斯分類有一個限制條件,就是特征屬性必須有條件獨立或基本獨立(實際上在現實應用中幾乎不可能做到完全獨立)。當這個條件 ...
深度學習 深度學習是機器學習的分支,也就是神經網絡,為什么稱之為”深度“?因為有很多連接在一起的神經層! 前饋網絡 Feedforward Networks 也叫Multilayer Perceptrons(多層感知機),大致的結構如下圖所示 其中,每一個節點都可以看做是一個函數,將上 ...