0 - 背景 Geoffrey Hinton是深度学习的开创者之一,反向传播等神经网络经典算法发明人,他在去年年底和他的团队发表了两篇论文,介绍了一种全新的神经网络,这种网络基于一种称为胶囊(capsule)的结构,并且还发表了用来训练胶囊网络的囊间动态路由算法. 1 - 研究问题 传统CNN存在着缺陷(下面会详细说明),如何解决CNN的不足,Hinton提出了一种对于图像处理更加有效的网络——胶囊网络,其综合了CNN的优点的同时,考虑了CNN缺失的相对位置.角度等其他信息,从而使得识别效果有所…

胶囊网络是 vector in vector out的结构,最后对每个不同的类别,输出不一个向量,向量的模长表示属于该类别的概率. 例如,在数字识别中,两个数字虽然重叠在一起,Capsule中的两个向量能完整表达两个数字的特征,虽然有些特征重叠在一起导致难以分辨. 因为胶囊网络中:用向量模的大小衡量某个实体出现的概率,模值越大,概率越大. 更加形象的解释:https://blog.csdn.net/godwriter/article/details/79216404 MNIST数据集中,胶囊网络…

Hinton胶囊网络后最新研究:用“在线蒸馏”训练大规模分布式神经网络 朱晓霞发表于目标检测和深度学习订阅 457 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 新智元报道 来源:arXiv 编译:肖琴.克雷格 [新智元导读]深度学习领域的大牛.多伦多大学计算机科学教授Geoffrey Hinton近年在distillation这一想法做了一些前沿工作.今天我们介绍的是Hinton作为作者之一,谷歌大脑.DeepMind等的研究人员提交的distillat…

深度学习--LSTM网络.使用方法.实战情感分类问题 1.LSTM基础 长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,简称LSTM),是RNN的一种,为了解决RNN存在长期依赖问题而设计出来的. LSTM的基本结构: 2.LSTM的具体说明 LSTM与RNN的结构相比,在参数更新的过程中,增加了三个门,由左到右分别是遗忘门(也称记忆门).输入门.输出门. 图片来源: https://www.elecfans.com/d/672083.html 1.点乘操作决定多少信息可以传送过去…

一.课程介绍 本次分享课程属于<C#高级编程实战技能开发宝典课程系列>中的第三部分,阿笨后续会计划将实际项目中的一些比较实用的关于C#高级编程的技巧分享出来给大家进行学习,不断的收集.整理和完善此系列课程!本次高级系列课程适合人群如下: 1.有一定的NET开发基础并对Socket技术有一定了解和认识. 2.喜欢阿笨的干货分享课程的童鞋们. 希望大家在选择阿笨的 C#高级编程实战技能开发宝典课程系列的时候,根据自身的情况进行选择,由于本次课程不是零基础教学课程系列,所以说.NET基础差的到了没朋…

最近在学习PyTorch框架,买了一本<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>,从学习开始,小编会整理学习笔记,并博客记录,希望自己好好学完这本书,最后能熟练应用此框架. PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架,它更像NumPy的替代产物,不仅继承了NumPy的众多优点,还支持GPUs计算,在计算效率上要比NumPy有更明显的优势:不仅如此,PyTorch还有许多高级功能,比如拥有丰富的API,可以快速完成深…

首发地址; Netty网络聊天(一) 聊天室实战 之前做过一个IM的项目,里面涉及了基本的聊天功能,所以注意这系列的文章不是练习,不含基础和逐步学习的部分,直接开始实战和思想引导,基础部分需要额外的去补充,我有精力的话可以后续出一系列的文章. 为什么第一篇是聊天室,聊天室是最容易实现的部分.也是IM结构最简单的一部分,其次作单聊和群聊,业务逻辑层层递增,彻底的拿下聊天室的代码,进阶单聊和群聊就很简单了,后续我还会推出直播间的实现. 如果单纯想实现聊天室很简单,但是我尽量会把流程都走全,为了方便理…

计算机视觉.自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向. 计算机视觉学习,推荐阅读<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>.学到人工智能的基础概念及Python 编程技能,掌握PyTorch 的使用方法,学到深度学习相关的理论知识,比如卷积神经网络.循环神经网络.自动编码器,等等.在掌握深度学习理论和编程技能之后,还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉.<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>中的大量实例在循序渐进地学习的同时,不断地获得成…

PyTorch 实战:计算 Wasserstein 距离 2019-09-23 18:42:56 This blog is copied from: https://mp.weixin.qq.com/s/nTUKYNxdiPK3xdOoSXvTJQ 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础,本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想,并通过 PyTorch 介绍如何实战 W 距离. 机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布…

全卷积网络Fully Convolutional Networks (FCN)实战 使用图像中的每个像素进行类别预测的语义分割.全卷积网络(FCN)使用卷积神经网络将图像像素转换为像素类别.与之前介绍的卷积神经网络不同,FCN通过转置卷积层将中间层特征映射的高度和宽度转换回输入图像的大小,使得预测结果在空间维度(高度和宽度)与输入图像一一对应.给定空间维度上的位置,信道维度的输出将是对应于该位置的像素的类别预测. 将首先导入实验所需的包或模块,然后解释转置卷积层. %matplotlib inl…