深度学习课程笔记(十一)初探 Capsule Network  2018-02-01  15:58:52 一.先列出几个不错的 reference: 1. https://medium.com/ai%C2%B3-theory-practice-business/understanding-hintons-capsule-networks-part-i-intuition-b4b559d1159b 2. https://medium.com/ai%C2%B3-theory-practice-bus…

capsule network--<Dynamic Routing Between Capsules> from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31491520   Hinton大神前一段时间推出的capsule network--<Dynamic Routing Between Capsules>可谓是火了朋友圈,吸引了无数科研人员的眼球.现实生活中,无论你持什么样的观点,总有人站在“对立面”,比如知乎中不乏“高人”跳出来“怒喷”这篇论文.那些怒喷的回…

文章: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? 文章:用于分类.检测和分割的移动网络 MobileNetV2 网络 文章:后RCNN时代的物体检测及分割进展 文章:在SceneParsing上准确率暂时得到第一的IceNet https://hszhao.github.io/projects/icnet/ 文章:https://arxiv.org/pdf/1704.08545.pdf GitHub代码:https://github.com/hsz…

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,每一个胶囊表示一个属性,而胶囊的向量则表示该特征的某些&quo…

深度学习课程笔记(十二) Matrix Capsule with EM Routing  2018-02-02  21:21:09  Paper: https://openreview.net/pdf/99b7cb0c78706ad8e91c13a2242bb15b7de325ad.pdf  Blog: https://jhui.github.io/2017/11/14/Matrix-Capsules-with-EM-routing-Capsule-Network/  [Abstract] 一个…

Dynamic Routing Between Capsules 2018-09-16 20:18:30 Paper:https://arxiv.org/pdf/1710.09829.pdf%20 PyTorch Implementation:https://github.com/timomernick/pytorch-capsule Abstract: 本文的实验表明:capsule network 比传统的 CNN 在识别重叠的字符上,有更好的效果(we show that a discri…

Variational Capsules for Image Analysis and Synthesis  2018-07-16 16:54:36 Paper: https://arxiv.org/pdf/1807.04099.pdf 随着深度学习的崛起,已经有很多不同的应用领域都取得了巨大的成功,其中就包括:image analysis 以及 synthesis. Image analysis 通常是指:用一个判别性模型从图像中去抽取信息: Image synthesis 是指:用产生式模型…

1,概述 目前有效的文本分类方法都是建立在具有大量的标签数据下的有监督学习,例如常见的textcnn,textrnn等,但是在很多场景下的文本分类是无法提供这么多训练数据的,比如对话场景下的意图识别,这个时候如果我们还以传统的深度学习模型+softmax的形式来分类的话,是极容易陷入过拟合的状态.因此就有很多人研究在少量样本下如何建模.one-shot learning,few-shot learning,甚至是zero-shot learning都是旨在解决这类的问题. 本篇博客将会介绍下几种…

当下最热神经网络为CNN,2017年10月,深度学习之父Hinton发表<胶囊间的动态路由>(Capsule Networks),最近谷歌正式开源了Hinton胶囊理论代码,提出的胶囊神经网络.本文不涉及原理,只是站在巨人的肩膀人,尝试把胶囊网络应用与分类问题. 原理和代码的参考文献是:https://blog.csdn.net/weixin_40920290/article/details/82951826 其中,本文采用的数据集和以2019年3月CNN做电能质量分类的一样,可以去那个博文中…

“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在10月份发表了备受瞩目的Capsule Networks(CapsNet). Hinton本次挟CapsNet而来,大有要用它取代CNN的气势. 今天,有科技媒体发布Capsule Networks(CapsNet)开源的消息,去寻找Github链接后,发现本次开源非常低调且隐蔽,隐藏在谷歌tensorflow的专题之下,没有相关报道,谷歌也搜不到,不熟悉Git…