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论文汇报1、DynamicRoutingBetweenCapsulesCapsNet与CNN的区别CNN善于捕捉特征是否存在，因为它的卷积结构总是尝试理解局部的特征与信息。当前面低级特征组后面复杂与抽象的特征时，可能需要通过池化层来减少输出张量或特征图的尺寸，而这种操作可能会丢失位置信息。
论文地址：DynamicRoutingBetweenCapsules一、胶囊网络诞生的原因||具有终结CNN的“天选之子”之称的胶囊网络到底是何方神圣？胶囊网络其实就是为了解决CNN的缺点而诞生的，我们先来看CNN的两个致命缺点：①CNN通过池化操作能够获得invariance，有助于分析，但是同时一些局部信息也会丢失。
论文连接这篇文章发表在ICLR2019。论文笔记上一篇所写的笔记。ATTENTION,LEARNTOSOLVEROUTINGPROBLEMS代码框架gnenerate_data首先，我们要搞清楚代码的input的数据到底是什么样的，才能知道后面调用各个方法时候，参数是input的这个东西，到底长什么样。。首先我先看了gnenerate_data.py这个文件，一开
论文介绍这次介绍的论文是来自阿里的一篇文章
DynamicRouting算法.论文中给出的算法如下.一些小细节问题.1.耦合系数.cijcij系数由动态Routing过程迭代地更新与确定。.Capsulei和后一层级所有Capsulej间的耦合系数和为1。.此外，该耦合系数由「routingsoftmax」决定，计算方法如下.cij=exp(bij)∑ke...
1.3论文作者发表论文1.3.1wangyulong《InterpretNeuralNetworksbyIdentifyingCriticalDataRoutingPaths》CVPR2018《Convolutionneuralnetworkswithtwopathwaysforimagestylerecognition》IEEETransactionsonImageProcessing20171.3.2苏航
原文：KDD2021微软亚洲研究院论文精选，速看！欢迎关注@机器学习社区，了解更多机器学习、人工智能、深度学习领域前沿技术第27届国际数据挖掘与知识发现大会KDD2021于8月14日-18日在线上正式…
本人最近初学Hinton大神的论文《DynamicRoutingBetweenCapsules》，对深度神经网络的内容进行了简要总结，将“从传统神经网络的角度解读Capsule”视频的内容做了笔记。感谢网络资源，让我学习到很多知识。以后会有更新。
capsulei和当前层所有的capsules的耦合系数加和为1，通过“routingsoftmax”来决定。StayHungry，StayFoolish...posted@2018-09-1621:11AHU-WangXiao阅读(421)评论(0)编辑收藏…
活动作品【小小】2D胶囊网络论文精度DynamicRoutingBetweenCapsules.活动作品.【小小】2D胶囊网络论文精度DynamicRoutingBetweenCapsules.335播放·总弹幕数22021-01-2403:43:16.正在缓冲...播放器初始化...加载视频内容...151719分享.动态微博QQQQ空间贴吧.
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