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capsule的一些复现实验-Cloud.9-博客园.传统卷积神经网络的人脸识别方式已经相当成熟，性能不断提升，各方面的优化空间也慢慢变小，探究新的模型方法，主要解决当前经典模型参数量，计算量大的问题，探索在人脸识别上的有无其他“捷径”可走。.针对...
解决的问题：CNN的学习过分强调不变性（invariant）特征的学习，数据增强也服务于这一目的。而这样做，实际上，忽略了一个真实世界中的事实：一个目标可以被看做是一组相互关联的部件按照几何学形式组合的结果。利用这种几何关系去重建目标的系统应当对视点的变化具有鲁棒性，因为其本质...
拆解式解读如何用飞桨复现胶囊神经网络（CapsuleNetwork）.【飞桨开发者说】王成，深度学习爱好者，淮阴师范学院，研究方向为计算机视觉图像与视频处理。.DynamicRoutingBetweenCapsules是NIPS2017的一篇论文。.论文作者GeoffreyHinton，深度学习的开创者之一，反向...
下面让我们一起来探究CapsuleNetwork网络结构和原理，并使用飞桨进行复现。卷积神经网络的不足之处卷积神经网络（CNN）虽然表现的很优异，但是针对于旋转或元素平移等变换后的图片，却无法做到准确提取特征。
Capsule核心代码解读.前几天，SaraSabour开源了一份Capsule代码，该代码是论文DynamicRoutingbetweenCapsules中所采用的实现。.其实早在去年刚公布此论文，机器之心就曾详解解读过核心思想与基本代码，我们采用的代码也是各研究者尝试复现论文结果的模型。.而...
前几天，SaraSabour开源了一份Capsule代码，该代码是论文DynamicRoutingbetweenCapsules中所采用的实现。.其实早在去年刚公布此论文，机器之心就曾详解解读过核心思想与基本代码，我们采用的代码也是各研究者尝试复现论文结果的模型。.而最近Sara开放的代码...
相信大家最近被hinton的这篇capsule的论文刷屏了，这篇论文是发表在nips2017上的。其实capsule这个概念最早是hinton的一篇发表在ICANN2011上的论文中提出的，不过当初没有引起太大的关注。今年的早些时候，hinton也在多个公开场合表达capsule...
CNN的不足卷积神经网络要在大量的图像上进行训练(或者它们重复使用了神经网络的一部分)卷积神经网络不能很好地处理模糊性卷积神经网络在池化层中丢失了大量信息，降低了空间分辨率,当输入发生微小的变化，输出基本不变，这是一个在整个网络中必须保留详细信息的问题。
学界|一篇新的Capsule论文：优于基准CNN（ICLR2018盲审中）。某一层的capsule会为上一层中许多不同capsule构成的姿态矩阵投票（vote），这是通过将它自己的姿态矩阵与视角不变的变换矩阵（viewpoint-invarianttransformationmatrix）相乘而...
由于capsule没有公布源码，大家对其的研究还是在这篇论文的基础上进行复现。目前github上复现的结果中还没能达到论文里的效果（调参不到位），但结果也是非常显著的。个人觉得真正核心部分在动态寻路算法，可塑性很大。更多内容欢迎关注公众号：论文
capsule的一些复现实验-Cloud.9-博客园.传统卷积神经网络的人脸识别方式已经相当成熟，性能不断提升，各方面的优化空间也慢慢变小，探究新的模型方法，主要解决当前经典模型参数量，计算量大的问题，探索在人脸识别上的有无其他“捷径”可走。.针对...
解决的问题：CNN的学习过分强调不变性（invariant）特征的学习，数据增强也服务于这一目的。而这样做，实际上，忽略了一个真实世界中的事实：一个目标可以被看做是一组相互关联的部件按照几何学形式组合的结果。利用这种几何关系去重建目标的系统应当对视点的变化具有鲁棒性，因为其本质...
拆解式解读如何用飞桨复现胶囊神经网络（CapsuleNetwork）.【飞桨开发者说】王成，深度学习爱好者，淮阴师范学院，研究方向为计算机视觉图像与视频处理。.DynamicRoutingBetweenCapsules是NIPS2017的一篇论文。.论文作者GeoffreyHinton，深度学习的开创者之一，反向...
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Capsule核心代码解读.前几天，SaraSabour开源了一份Capsule代码，该代码是论文DynamicRoutingbetweenCapsules中所采用的实现。.其实早在去年刚公布此论文，机器之心就曾详解解读过核心思想与基本代码，我们采用的代码也是各研究者尝试复现论文结果的模型。.而...
前几天，SaraSabour开源了一份Capsule代码，该代码是论文DynamicRoutingbetweenCapsules中所采用的实现。.其实早在去年刚公布此论文，机器之心就曾详解解读过核心思想与基本代码，我们采用的代码也是各研究者尝试复现论文结果的模型。.而最近Sara开放的代码...
相信大家最近被hinton的这篇capsule的论文刷屏了，这篇论文是发表在nips2017上的。其实capsule这个概念最早是hinton的一篇发表在ICANN2011上的论文中提出的，不过当初没有引起太大的关注。今年的早些时候，hinton也在多个公开场合表达capsule...
CNN的不足卷积神经网络要在大量的图像上进行训练(或者它们重复使用了神经网络的一部分)卷积神经网络不能很好地处理模糊性卷积神经网络在池化层中丢失了大量信息，降低了空间分辨率,当输入发生微小的变化，输出基本不变，这是一个在整个网络中必须保留详细信息的问题。
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由于capsule没有公布源码，大家对其的研究还是在这篇论文的基础上进行复现。目前github上复现的结果中还没能达到论文里的效果（调参不到位），但结果也是非常显著的。个人觉得真正核心部分在动态寻路算法，可塑性很大。更多内容欢迎关注公众号：论文
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