reconstruction loss, 通过将capsnet在digitcaps输出的10个capsule中,不是target的capsule的向量值都设为0,然后将这160维的值作为一个MLP的输入,最后得到一个784维向量,与原始输入图片的784维向量求欧氏距离,作为reconstruction loss。 CapsNet 结构 为什么conv1->PrimaryCaps由[20, 20, 256]->[6, 6, 8x32]呢?
CapsNet 将神经元的标量输出转换为向量输出提高了表征能力,我们不仅能用它表示图像是否有某个特征,同时还能表示这个特征的旋转和位置等物理特征。本文从可视化的角度出发详解释了 CapsNet 的原理的计算过程,非常有利于直观理解它的结构。 尽管卷积神经网络已经做出了令人惊艳的成绩,但还是存在着一些根本性问题。是时候开始...
首先，CapsNet是指胶囊网络(Capsule Network)。它是一种新的人工神经网络，由Hinton教授和他的研究小组提出。胶囊网络的核心思想是采用胶囊（capsule）来代替传统的神经元。胶囊是一组包含有关图像特征的向量，而不仅仅是一个单一的激活值。这样，胶囊可以更准确地表示物体的属性，如方向、尺寸等。其次，Cap...
胶囊网络(CapsNet)由 Hinton 于2017年10月在《Dynamic Routing Between Capsules》中提出,目的在于解决 CNN 只能提取特征,而不能提取特征的状态、方向、位置等信息,导致模型的泛化(举一反三)能力较差,如: (1)将图片旋转180°,CNN 模型可能不能准确识别,因为 CNN 模型不能识别特征的方向信息,如需识别倒着的图片,...
1、https://github.com/JudasDie/CapsNet-Tensorflow 2、https://github.com/jiqizhixin/ML-Tutorial-Experiment/blob/master/Experiments/tf_orginal_CapsNet.ipynb 3、https://github.com/loretoparisi/CapsNet 如果用你是tfboys中的一员(tensorflo...
Efficient-CapsNet的总体架构如下图所示：图：Efficient-CapsNet的总体架构示意图 主胶囊利用深度可分卷积，来创建它们所代表的特征的向量表示。另一方面，卷积层的第一个堆栈将输入张量映射到一个高维空间，从而促进了胶囊的创建。该网络可以被分为三个不同的部分，其中前两个主要实现了胶囊层和输入空间之间的交互。
CapsNet 架构 Hinton 等人实现了一个简单的 CapsNet 架构,该架构由两个卷积层和一个全连接层组成,其中第一个为一般的卷积层,第二个卷积相当于为 Capsule 层做准备,并且该层的输出为向量,所以它的维度要比一般的卷积层再高一个维度。最后就是通过向量的输入与 Routing 过程等构建出 10 个 v_j 向量,每一个向...
CapsNet 胶囊网络的原理 vector in vector out 可解释性强 革命在于:提出了一种新的“vector in vector out”的传递方案 图中的第一列是网络的输入数据 第二列是网络根据原图重构的图形,网络的目标是让这两幅图的差距尽可能小 第三列给出了这两幅图之间的差别 ...
CapsNet胶囊网络(理解) 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。
CapsNet，也被称为胶囊网络，是一种由Hinton教授及其研究团队提出的新型人工神经网络。其核心思想在于使用胶囊（capsule）替代传统的神经元。每个胶囊包含一组向量，这些向量能更全面地描述图像特征，而不仅仅是单一的激活值。这使得胶囊能够更准确地表示物体的各种属性，如方向、尺寸等。与传统的卷积神经网络(...