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...
另外一方面,文本挖掘上,目前文本的结构信息仅局限在n-gram语言模型下,capsule network能否对n-gram之外的结构关系进行建模,从而提升文本挖掘任务上的表现,也不一定。 总之,capsule network已然成为一个“大坑”,相信会有很多人前来“灌水”。 我们在做文章的时候也该想一想,别为了灌水,损害了自己的“科研品味”。 ...
然后 capsule 可以充分利用这样的事实，即空间关系可以通过矩阵乘法建模。Capsule 利用和视角变化一致的神经活动，而不是尽可能地消除活动中的视角变化。这给了它们超越「归一化」方法如空间转换器网络（spatial transformer network）的优势（Jaderberg et al. [2015]）：它们能同时处理多个不同目标（或目标部分）的多种...
Internal data representation of a convolution neural network does not take into account important spatial hierarchies between simple and complex objects. 所以Capsule尝试去解决这些问题: Capsule可以学习到物体之间的位置关系,例如它可以学习到眉毛下面是眼睛,鼻子下面是嘴唇,可以减轻前面的目标组件乱序问题。
这有可能也是知乎上面分析介绍深度学习最为全面的文章之一。希望做物理的,做数学的,做生物的,做化学的,做计算机,包括做科幻的都能看的很开心。 Hinton 以“深度学习之父” 和 “神经网络先驱” 闻名于世,其对深度学习及神经网络的诸多核心算法和结构(包括“深度学习”这个名称本身,反向传播算法,受限玻尔兹曼机,深度...
胶囊网络 Capsule Network 原文:Dynamic Routing Between Capsules--2017 代码: https://github.com/naturomics/CapsNet-Tensorflow https://github.com/adambielski/CapsNet-pytorch pytorch配套代码讲解:Capsule Net 代码阅读笔记 计算机图形学做的是渲染,而计算视觉做的就是渲染的逆过程。渲染是将三维的图像投影到二维...
CapsNet(Capsule Network)——胶囊网络原理 在讲胶囊网络之前,首先我们回顾一下我们熟悉的CNN。 CNN做了什么事情呢? 假设这里有一个卷积核(左图),除了曲线轨迹上的值很大,其他的值都是零,所以这个卷积核对旁边这种曲线(右图)就有很高的输出,也就是说对这种曲线有很高的识别,而对其他的曲线类型输出就低。 所以...
关键词--Capsule network, complex-valued capsule network, CNNs, deep learning. I. Introduction 卷积神经网络(CNN)[1]具有广泛的学习能力,可以在没有先验知识的情况下推断输入图像的属性,这使它们成为许多图像分类任务中的最新体系结构。 但是,CNN具有几个与子采样层特别相关的缺点。 子采样层通常会提供少量的平...
Multi-Scale Capsule Network 在本文中,我们考虑了层次特征,利用多维胶囊对层次特征进行编码。如图所示,MS-CapsNet是浅的,有两个卷积层和一个全连通层。第一层是一个标准的卷积层。第二层是多尺度胶囊编码单元。最后一层是一个数字胶囊层。在多尺度胶囊编码单元和数字胶囊层之间有路由 ...