然后到目前为止,并没用工作将capsule network应用于自然语言处理中(e.g.,文本分类) 。我们针对capsule network在文本分类任务上的应用做了深入研究。对于传统的分类问题,capsule network取得了较好性能(我们在6个benchmarks上进行了实验,capsulenetwork在其中4个中取得了最好结果)。更重要的是,在多标签迁移的任务上(f...
胶囊网络——Capsule Network 作者:林泽龙 1. 背景介绍 CNN 在处理图像分类问题上表现非常出色,已经完成了很多不可思议的任务,并且在一些项目上超过了人类,对整个机器学习的领域产生了重大的影响。而 CNN 的本质由大量的向量和矩阵的相乘或者相加,因此神经网络的计算消耗非常大,所以将一张图片上全部像素信息传递到下...
Capsule 的方法另一个好处就是: 能够仅仅利用 CNN 耗费的少量数据就可以达到顶尖的效果(见 Hinton 的 talk:https://www.youtube.com/watch?v=rTawFwUvnLE&feature=youtu.be)。在这个程度上来说, capsule network 更加接近人类大脑的识别方法。In order to learn to tell digits apart, the human brain needs ...
胶囊网络(Capsule Network) 胶囊网络的结构比CNN网络更加复杂,下面构建胶囊网络模型,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def CapsNet(input_shape, n_class, routings): x = layers.Input(shape=input_shape) # Layer 1: Just a conventional Conv2D layer conv1 = layers.Conv2D(...
14.胶囊网络（CapsuleNetwork）胶囊网络（Capsule Network）是Hilton在NIPS2017上发表的一篇论文。胶囊网络旨在取代传统的神经元，传统的神经元仅输出一个值，而胶囊网络输出一个向量。在其余部分，胶囊网络的用法类似于一般的神经元。胶囊网络的输出是一个向量，这可以看作是多个特性的组合。例如，在图像识别...
胶囊网络——Capsule Network 作者:林泽龙 1. 背景介绍 CNN 在处理图像分类问题上表现非常出色,已经完成了很多不可思议的任务,并且在一些项目上超过了人类,对整个机器学习的领域产生了重大的影响。而 CNN 的本质由大量的向量和矩阵的相乘或者相加,因此神经网络的计算消耗非常大,所以将一张图片上全部像素信息传递到下...
欲取代CNN的Capsule Network能为AI界带来革命性转折么？大数据文摘作品 编译：余志文、Ether、钱天培 “卷积神经网络（CNN）的时代已经过去了！”——Geoffrey Hinton 酝酿许久，深度学习之父Geoffrey Hinton终于在上月发表了备受瞩目的Capsule Networks(CapsNet)。 Hinton本次挟CapsNet而来，大有要用它取代CNN的气势。那么...
我们针对capsule network在文本分类任务上的应用做了深入研究。对于传统的分类问题,capsule network取得了较好性能(我们在6个benchmarks上进行了实验,capsulenetwork在其中4个中取得了最好结果)。更重要的是,在多标签迁移的任务上(fromsingle-label to multi-label text classification),capsulenetwork的性能远远地超过了...
Capsule Network Capsule Network最大的特色在于vector in vector out & 动态路由算法。 vector in vector out 所谓vector in vector out指的是将原先使用标量表示的神经元变为使用向量表示的神经元。这也即是所谓的“Capsule”,“vector in vector out”或者“胶囊”所要表达的意思。按照Hinton的理解,每一个胶囊...
同时，新智元注意到Hinton和Capsule Network作者之一的Nicholas Frosst最近新发表了论文，使用训练好的神经网络创建一种软决策树（soft decision tree），以此更好地理解神经网络如何做出分类决策。一方面推倒重建，一方面更好地理解，大神Hinton，一直奋斗在深度学习第一线。2012年，Geoffrey Hinton改变了机器“看”世界的方式...