outputs = self.conv2d(x):对输入进行卷积处理,这一步output的形状是[batch,out_channels,p_w,p_h] outputs = outputs.view(x.size(0), -1, self.dim_caps):将4D的卷积输出变为3D的胶囊输出形式,output的形状为[batch,caps_num,dim_caps],其中caps_num为胶囊数量,可自动计算;dim_caps为胶囊长度,需要...
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: capsule_structure.png 其中$I_i$为第i个输入(向量),$W_i$为第i个权值(矩阵),$U_i$为中间变量(向量),由输入和权值叉乘获...
本文的参考的github工程链接:https://github.com/laubonghaudoi/CapsNet_guide_PyTorch 之前是看过一些深度学习的代码,但是没有养成良好的阅读规范,由于最近在学习CapsNet的原理,在Github找到了一个很好的示例教程,作者甚至给出了比较好的代码阅读顺序,私以为该顺序具有较强的代码阅读迁移性,遂以此工程为例将该代码分析...
胶囊网络是带有方向的向量。而向量存在的意义是,胶囊网络不仅可以根据统计信息进行特征检测 动态路由 特色: 对比 应用 https://github.com/benedekrozemberczki/CapsGNN A PyTorch implementation of "Capsule Graph Neural Network" (ICLR 2019). CapsGNN 胶囊图网络 https://www.e-learn.cn/content/qita/1280585...
神经网络和胶囊网络区别: 神经网络每个神经元输出的是一个标量,胶囊网络输出是一个向量。 一个神经元检测一种pattern,例如一个神经元检测往左的鸟嘴,一个神经元是检测往右的鸟嘴。 而胶囊是检测某一个种类的pattern。例如鸟嘴。 其中, W 1 , W 2 W^1, W^2 W1,W2是通过训练决定的,而 C 1 , C 2 C_...
leftthomas 实现地址(Pytorch):https://github.com/leftthomas/CapsNet 本文为机器之心原创, 转载请联系本公众号获得授权。 --- 加入机器之心(全职记者/实习生):hr@jiqizhixin.com 投稿或寻求报道:content@jiqizhixin.com 广告&商务合作:bd@jiqizhixin.com 举报/反馈作者最新文章 硬核晚年生活图鉴:你坐智能轮椅...
XifengGuo 实现地址(Keras):https://github.com/XifengGuo/CapsNet-Keras leftthomas 实现地址(Pytorch):https://github.com/leftthomas/CapsNet 标签: TensorFlow 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 叠加态的猫 粉丝- 411 关注- 8 +加关注 0 0 posted...
machine-learning deep-learning pytorch mnist capsnet dynamic-routing-between-capsules capsules Updated Apr 13, 2021 Python loretoparisi / CapsNet Star 444 Code Issues Pull requests CapsNet (Capsules Net) in Geoffrey E Hinton paper "Dynamic Routing Between Capsules" - State Of the Art machine-...
Step 1. InstallPytorchfrom source I'm using the source code of Nov 24, 2017. The newest code should be working too. Gohttps://github.com/pytorch/pytorchfor installation instructions. Step 2. Clone this repository to local. git clone https://github.com/XifengGuo/CapsNet-Pytorch.git cd Caps...
CapsNet Guide in PyTorch This is my PyTorch implementation of CapsNet in Hinton's paper Dynamic Routing Between Capsules. I try to implement in a style that helps newcomers understand the architecture of CapsNet and the idea of Capsules. Therefore I am not going to wrap the codes into capsule...