Tensorflow 实现 A Tensorflow implementation of CapsNet(Capsules Net) in Hinton's paper Dynamic Routing Between Capsules 项目地址:https://github.com/naturomics/CapsNet-Tensorflow Keras 实现 A Keras implementation of CapsNet in Hinton's paper Dynamic Routing B…

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…

目录 概 主要内容 损失函数 代码 Sabour S, Frosst N, Hinton G E, et al. Dynamic Routing Between Capsules[C]. neural information processing systems, 2017: 3856-3866. 概 虽然11年就提出了capsule的概念, 但是走入人们视线的应该还是这篇文章吧. 虽然现阶段, capsule没有体现出什么优势. 不过, capsule相较于传统的CNN融入了很多先验知识, 更…

Dynamic Routing Based On Redis Ngnix技术研究系列2-基于Redis实现动态路由   上篇博文我们写了个引子: Ngnix技术研究系列1-通过应用场景看Nginx的反向代理 发现了新大陆,OpenResty OpenResty 是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台,其内部集成了大量精良的 Lua 库.第三方模块以及大多数的依赖项.用于方便地搭建能够处理超高并发.扩展性极高的动态 Web 应用.Web 服务和动态网关. OpenResty 通…

目录 1. 概括 2. 相关工作 3. 方法细节 门限模块的结构 训练方法 4. 总结 作者对residual network进行了改进:加入了gating network,基于上一层的激活值,得到一个二进制的决策0或1,从而继续推断或跳过下一个block.作者还提出了对应的训练方法,集成有监督学习和强化学习,从而克服了skipping不可差分的问题. 1. 概括 难点:skipping决策是不可差分的,那么就无法用基于梯度的优化方法进行学习. [2,30,31]提出了软近似,但实验发现它们的精…

目录 1. 故事 2. 动机 3. 做法 3.1 DRDB 3.2 训练方法 4. 实验 发表于2019 Sensors.这篇文章的思想可能来源于2018 ECCV的SkipNet[11]. 没开源,和SkipNet基本一致,没什么创新点. 1. 故事 本文的改造对象是RDN.RDN由多个RDB组成,用于一般的图像恢复任务.但是,RDN只能用于单一水平的噪声[设计初衷是非盲的].作者希望在RDN的基础上实现两个目标: 能够盲去噪. 能够根据输入噪声的程度,动态调整RDB数量(同一RDN种跳过的R…

对于人脑 决策树形式 对于CNN 层级与层级间的传递 人在识别物体的时候会进行坐标框架的设置 CNN无法识别,只能通过大量训练 胶囊 :一个神经元集合,有一个活动的向量,来表示物体的各类信息,向量的长度表示物体的概率,大小表示内部信息 普通函数无法处理向量 动态路由过程 . Wij 权重矩阵 Softmax 将每个图上的点变成一个向量 存储更大量的信息 快速傅里叶变换 Ntt 快速数论变换 优化胶囊结构 capsule = Pose (矩阵)+ Activation (激活值) 姿态矩阵 非线性…

[原文]    浅析 Hinton 最近提出的 Capsule 计划     关于最新的 Hinton 的论文 Dynamic Routing Between Capsules,参见 https://www.zhihu.com/question/67287444/answer/251241736. 最近一次更新 17-10-11 11:00 (UTC+8).改善了一些表述,在无监督学习部分加入了'Tufas' 相关内容,以及视觉皮层的结构. 上一次更新 17-09-22 15:00 (按中国时间…

总结近期CNN模型的发展(一) from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30746099 余俊 计算机视觉及深度学习   1.前言 好久没有更新专栏了,最近因为项目的原因接触到了PyTorch,感觉打开了深度学习新世界的大门.闲暇之余就用PyTorch训练了最近在图像分类上state-of-the-art的CNN模型,正好在文章中总结如下: ResNet [1, 2] Wide ResNet [3] ResNeXt [4] DenseNet [5] DPNet [9]…

Hinton“深度学习之父”和“神经网络先驱”,新论文Capsule将推翻自己积累了30年的学术成果时 在论文中,Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元:其活动向量所表示的是特定实体类型的实例化参数.他的实验表明,鉴别式训练的多层Capsule系统,在MNIST手写数据集上表现出目前最先进的性能,并且在识别高度重叠数字的效果要远好于CNN. 该论文无疑将是今年12月初NIPS大会的重头戏. 一个月前,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…