capsulenet

服务器训练好的模型本地运行错误

分布在mnist和自定义的数据集上面训练好了两个CapsuleNet。colab测试通过，一切正常。
Yalong Liu·2020-08-18 13:44

中文短文本分类实例十一-CapsuleNet胶囊网络（Dynamic Routing Between Capsules）

一.概述CapsuleNet（DynamicRoutingBetweenCapsules），胶囊网络，是Hinton等提出的新型图像人工神经网络模型，它主要解决了图像领域中maxpooling等信息丢失
Macropodus·2020-08-04 00:28

CapsuleNet解读

最近hinton很早就提出了一个结构名为capsule，旨在解决cnn的固有缺点，本文是第一篇实现hintoncapsule结构的论文DynamicRoutingBetweenCapsules，本文很大程度上翻译自“UnderstandingDynamicRoutingbetweenCapsules(CapsuleNetworks)”代码来自:XifengGuoCapsuleNetpytorch实
爆米花好美啊·2020-06-27 05:26

【CapsulesNet的解析】了解一下胶囊网络？

，在校园足球场、夕阳的沐浴下，nango拉着我讲解这篇胶囊……前言：本文先简单介绍传统CNN的局限性及Hinton提出的Capsule性质，再详细解析Hinton团队近期发布的基于动态路由及EM路由的CapsuleNet
公众号机器学习与生成对抗网络·2020-06-24 03:04

深度学习之胶囊网络CapsNet

CNN：每个神经元的输出是标量CapsuleNet：每个神经元的输出是向量，也就是多个标量的结合类比一下CNN和CapsNet
blank_tju·2018-09-27 17:05

CapsuleNet论文笔记

1.论文地址：DynamicRoutingBetweenCapsules2.CapsuleNetvs传统CNN传统的CNN对于图像大幅度的旋转、变形或朝向不同的方向的图片是无法处理的，除此之外，CNN中的Pooling层会丢失一些信息，如位置信息等，这对于目标检测或目标精确分割是不利的。CNN的输入和输出都是标量，Capsule则以向量作为输入和输出，CaspsuleNet与CNN的区别见下表：3
JJprincess·2018-05-02 22:46

Hinton开源CapsuleNet

当前的深度学习理论是由GeoffreyHinton大神在2007年确立起来的，但是如今他却认为，“CNN的特征提取层与次抽样层交叉存取，将相同类型的相邻特征检测器的输出汇集到一起”是大有问题的。去年9月，在多伦多接受媒体采访时，Hinton大神断然宣称要放弃反向传播，让整个人工智能从头再造。10月，人们关注已久的Hinton大神那篇Capsule论文"DynamicRoutingbetweenCa
我的微信公众号·2018-02-05 10:00

【强化学习】入门和资料

NIPS的文章数量虽然排在第二名，但是除非出现非常创新性的算法，例如LeCun老爷子的CapsuleNet啥的，当然。。个人观点。深度学习这把火一起烧起来的还有强化学习。
王KV·2017-12-09 11:29
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