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【编者按】为了方便大家更全面地学习胶囊网络，近日，国外博主AISummary精心制作了一篇胶囊网络资源汇总，包括论文、博客、视频、代码实现、讨论组、问答等。考虑到其中的部分链接已被论智翻译成中文，因此愿意…
一篇新的Capsule论文：优于基准CNN（ICLR2018盲审中）.近日，GeoffreyHinton那篇备受关注的capsule论文终于公开了，这是Hinton对未来人工智能形态的新探索，得到了人工智能领域的广泛关注。.而现在基于Capsule的新研究成果也已经出现。.这里介绍的就是一篇正...
前言：限于本人翻译水平有限，请结合原文自行理解。原文下载地址为：论文下载地址DynamicRoutingBetweenCapsules摘要胶囊（capsule）是一组神经元，神经元中的向量用以表示特定类型实体（例如对象或对象部分）的参数。我们使用向量的长度...
上图两项机器翻译任务的实验也表明这些模型的翻译质量不仅十分优秀，同时它们更能并行处理，因此这种模型所需的训练时间也能大大减少。这篇论文表明Transformer在其他任务上也泛化很好，能成功应用到有大量训练数据和有限训练数据的英语组别分析任务上。
早上读了一下论文，来总结一下。.文章提出的Capsule是图像处理领域的探索性研究，通过模拟人类视觉系统，旨在提高现有CNN在处理新的(novel)数据集时的训练效率。.一个Capsule由多个神经元构成，这些神经元储存了物体的实体参数信息(位置、大小、方向、形变...
论文探索了三种策略来提高路由过程的准确性,减轻一些带噪声的胶囊的干扰。.1)孤儿类别——一个额外的“孤儿”类别被添加到网络,它可以捕获文本的“背景”信息，如停用词和与特定类别无关的一些词，这个策略能够让路由过程更有效率。.在文本中加入...
对最大池操作进行了图示化，使它们的基本路由角色都为这两位数字突出显示。在网络的早期阶段检测到的低级特征将逐步路由到公共的高级特征。因此，该模型是翻译不变的，但逐渐丢失了相关的目标定位信息。Efficient-CapsNet的总体架构示意图。
原论文中使举了一个识别MNIST手写数字数据集的例子，网络架构如下图所示：capsnet_mnist.jpg第一层为普通的卷积层，使用9*9卷积，输出通道数为256，输出数据尺寸为20*20*256
Hinton的Capsule论文全公开！.首发《胶囊间的动态路由》原文精译.雷锋网AI研习社按：日前，深度学习教父GeoffreyHinton关于Capsule（胶囊）的新论文一...
AI科技评论按：昨天深度学习教父GeoffreyHinton关于Capsule（胶囊）的新论文一发出，马上引起了热烈讨论。AI科技评论微信公众号发出的解读文章下也收到了踊跃的留言，有读者表示“自己也有这样的想法”（笑）。今天我们也趁热对论文做了全文翻译，想了解具体细节的读者欢迎仔细阅读。
【编者按】为了方便大家更全面地学习胶囊网络，近日，国外博主AISummary精心制作了一篇胶囊网络资源汇总，包括论文、博客、视频、代码实现、讨论组、问答等。考虑到其中的部分链接已被论智翻译成中文，因此愿意…
一篇新的Capsule论文：优于基准CNN（ICLR2018盲审中）.近日，GeoffreyHinton那篇备受关注的capsule论文终于公开了，这是Hinton对未来人工智能形态的新探索，得到了人工智能领域的广泛关注。.而现在基于Capsule的新研究成果也已经出现。.这里介绍的就是一篇正...
前言：限于本人翻译水平有限，请结合原文自行理解。原文下载地址为：论文下载地址DynamicRoutingBetweenCapsules摘要胶囊（capsule）是一组神经元，神经元中的向量用以表示特定类型实体（例如对象或对象部分）的参数。我们使用向量的长度...
上图两项机器翻译任务的实验也表明这些模型的翻译质量不仅十分优秀，同时它们更能并行处理，因此这种模型所需的训练时间也能大大减少。这篇论文表明Transformer在其他任务上也泛化很好，能成功应用到有大量训练数据和有限训练数据的英语组别分析任务上。
早上读了一下论文，来总结一下。.文章提出的Capsule是图像处理领域的探索性研究，通过模拟人类视觉系统，旨在提高现有CNN在处理新的(novel)数据集时的训练效率。.一个Capsule由多个神经元构成，这些神经元储存了物体的实体参数信息(位置、大小、方向、形变...
论文探索了三种策略来提高路由过程的准确性,减轻一些带噪声的胶囊的干扰。.1)孤儿类别——一个额外的“孤儿”类别被添加到网络,它可以捕获文本的“背景”信息，如停用词和与特定类别无关的一些词，这个策略能够让路由过程更有效率。.在文本中加入...
对最大池操作进行了图示化，使它们的基本路由角色都为这两位数字突出显示。在网络的早期阶段检测到的低级特征将逐步路由到公共的高级特征。因此，该模型是翻译不变的，但逐渐丢失了相关的目标定位信息。Efficient-CapsNet的总体架构示意图。
原论文中使举了一个识别MNIST手写数字数据集的例子，网络架构如下图所示：capsnet_mnist.jpg第一层为普通的卷积层，使用9*9卷积，输出通道数为256，输出数据尺寸为20*20*256
Hinton的Capsule论文全公开！.首发《胶囊间的动态路由》原文精译.雷锋网AI研习社按：日前，深度学习教父GeoffreyHinton关于Capsule（胶囊）的新论文一...
AI科技评论按：昨天深度学习教父GeoffreyHinton关于Capsule（胶囊）的新论文一发出，马上引起了热烈讨论。AI科技评论微信公众号发出的解读文章下也收到了踊跃的留言，有读者表示“自己也有这样的想法”（笑）。今天我们也趁热对论文做了全文翻译，想了解具体细节的读者欢迎仔细阅读。
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