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…
Capsule Network简介 Capsule定义 Capsule(胶囊)是一个拥有多个神经元的载体,每个Capsule识别一个有限的观察条件和变形范围内的视觉实体,并输出一组的实例化参数和其显著性程度值(即该实体存在的概率),该参数包含实体的精确的位置,颜色信息,以及形状的信息。其中视觉实体存在的显著性程度具有局部不变形(对实体种类的识别...
目前为止，CNNs(卷积神经网络)仍是最先进的图像分类识别方法。简单来讲，CNNs通过逐层累加调整实现分类。它首先检测到边缘，然后是形状，然后是实际的识别对象。CNN的实现方式极具创新，然而在这一过程中却有一项重要的信息丢失了——特征之间的空间关系。下面是一个CNN工作原理的简化描述：如果有两只眼睛，一只鼻子，...
欲取代CNN的Capsule Network究竟是什么来头?它能为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C...
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一...
我们知道在一个network里面,每一个neuron的工作就是负责底dectect一个specific pattern。 举例来说有一个neuron,假设你做影像辨识,有一个neuron的工作只是detect往左的鸟嘴,另外一个neuron的工作只是detect向右的鸟嘴;其实不太可能有一个neuron,它可以同时做两件事情,一个neuron它其实就是侦测一种鸟嘴而已,所以你很难...
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...
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(...
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,CapsNet相比CNN到底有哪些优势?它又是否能为AI界带来革命性转折呢?今天,文摘菌就来为大家科普一下这一深度学习的新里程碑。
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...