为什么胶囊网络就能学习到位姿信息？ 将同一三维物体从两个不同视角的渲染出图像，作为胶囊网络的输入和输出，目标是图像重构。作者想要证明胶囊网络在处理位置、方向、尺度等方面的优势。...什么是胶囊网络 将神经元替换为胶囊就是胶囊网络。 高层胶囊和低层胶囊之间权重通过dynamic routing获得。...CNN: 胶囊网络： CNN训练神经元来检测不同的pattern，即使是同一pattern的不同角度。使得卷积核个数和层数越来越多。...而胶囊网络希望通过一个胶囊能够识别同一类pattern。通过胶囊输出向量的长度代表目标存在的概率估计，向量的方向表示实体的属性。...胶囊可视化 如何分析 v i
斯蒂文很失望，觉得她第二、三张都应该答对，但是他对悠悠要求太高了，要知道现在深度学习里流行的卷积神经网络 (convolutional neural network, CNN) 给出的答案也和悠悠一样，...Convolutional neural networks are doomed. -- Hinton 大神 Hinton 如此说道“卷积神经网络要完蛋了”，因此他最近也提出了一个 Capsule 的东西...，直译成胶囊。...目录 第一章 - 前戏王 1.1 物体姿态 1.2不变性和同变性 1.3全连接层 1.4卷积神经网络 第二章 - 理论皇 2.1 胶囊定义 2.2 神经元类比 2.3 工作原理 2.4 动态路由 2.5...网络结构 第三章 - 实践狼 3.1 帆船房子 3.2 代码解析 总结和下帖预告 1 前戏王 1.1 物体姿态 为了正确的分类和识别物体，保持物体部分之间的分层姿态 (hierarchical pose
近日，包括 Weiwei Sun、Andrea Tagliasacchi、Geoffrey Hinton 等来自英属哥伦比亚大学、谷歌研究院、多伦多大学的研究者提出了用于 3D 点云的无监督胶囊网络。...，如下图 2 所示：研究者训练了一个将点云分解为多个组件的网络，并通过 Siamese 训练设置实现不变性 / 等方差。...研究者根据他们监督的网络部分组织损失，包括分解、规范化和重建。 网络架构 研究者简要介绍了实现细节，包括网络架构。 编码器 E。...公式 (4) 中的解码器基于每个胶囊运行。本研究采用的解码器架构类似于 AtlasNetV2 [13]（带有可训练的网格）。不同之处在于本研究通过相应的胶囊姿态转换每个胶囊的解码点云； 回归器 K。...研究者只需连接描述符，并通过 ReLU 激活函数调用一系列全连接层，以回归 P 胶囊定位。
Recommendation link：https://arxiv.org/pdf/2205.01286.pdf code：https://github.com/WHUIR/MGNM from：SIGIR 2022 预备知识：胶囊网络...随后，利用设计的序列胶囊网络，将序列模式注入多兴趣提取过程，从而以多粒度方式实现更精确的兴趣学习。 2. 方法 如图所示，MGNM 由两部分组成：用户感知图卷积和序列胶囊网络。...H}^{(0)} &=\left[\mathbf{x}_{1}, \mathbf{x}_{2}, \cdots, \mathbf{x}_{m}\right], \end{aligned} 2.3 序列胶囊网络...,g_m] ，其中 g_i 是表示商品xi与胶囊相关性的一致性分数。...然后通过softmax函数导出相应动态路由机制的耦合系数 c \in R^d ，公式如下， c=softmax(g) 通过胶囊网络的非线性激活函数得到输出，公式如下，其中 c_j 是上面求得的c中的第
他提出了全新的“神经胶囊”理论，这“胶囊”里到底装的是什么“药”呢？ 从神经元到神经胶囊 在大计算和大数据的背景下，深度学习大行其道、大受欢迎，究其原因，卷积神经网络的出色表现，可谓居功至伟。...相比CNN，使用胶囊网络的一大优势在于，它需要的训练数据量远小于CNN，而效果却毫不逊色于CNN。从这个意义上来讲，神经胶囊实际上更接近人脑的行为。...最新的研究论文表明，相比于其他同类算法，使用胶囊网络，错误识别率显著降低。 胶囊网络的多角度图片识别 神经胶囊网络t既然这么好用，势必有强大的理论为之支撑。那么，它的理论基础又是什么呢？...神经胶囊理论基础 神经胶囊的生物学基础 我们知道，人工神经网络在很大程度上是模仿生物神经网络而来的。作为“仿生派”的代表人物Hinton，他提出的“神经胶囊”，同样受益于脑科学的研究进展。...这些小模块，非常擅长处理不同类型的可视化刺激。生物学家推测，大脑一定有某种机制，以某些权重“穿针引线”般组合低层次的可视化特征，从而构建出我们“看到”的五彩缤纷的大千世界。
with em routing》是以矩阵作为胶囊网络的输入。...胶囊网络介绍 胶囊网络不再以卷积神经网络中特征图的形式，而是以向量作为输入和输出，向量的长度表示某种目标特征，方向代表目标的存在。整个模型分为encoder和decoder部分。...整个模型中的特色就在于胶囊网络那一块，在胶囊网络部分需要迭代多次，整个过程可以看作是仿射变换、标量加权求和、非线性激活函数的过程，对于来自浅层的胶囊的输入张量u，主要的过程如下图所示： ? ?...后面Hinton针对mnist数据集，做了重叠的实验，发现胶囊网络对重叠拥挤的场景有较好的识别和解释，同时胶囊网络需要的数据量少，相对于传统卷积神经网络胶囊网络在较少的数据量上也可以实现非常高的正确率，...能够解释物体的不同角度，但胶囊网络的计算量太大，没有进行权值共享，或dropout等操作，训练时间太长，主要的优化方法针对两部分，第一是胶囊网络的结构改进，如何更加精准的输出到下一个网络，或者改进胶囊的数量或者模型的结构
，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。...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...胶囊网络优点 由于胶囊网络集合了位姿信息，因此其可以通过一小部分数据即学习出很好的表示效果，所以这一点也是相对于CNN的一大提升。...更加贴近人脑的思维方式，更好地建模神经网络中内部知识表示的分层关系，胶囊背后的直觉非常简单优雅。...胶囊网络缺点 胶囊网络的当前实现比其他现代深度学习模型慢很多（我觉得是更新耦合系数以及卷积层叠加影响的），提高训练效率是一大挑战。
什么是生成对抗网络（GAN） 什么胶囊网络 ?...胶囊网络（CapNet） 胶囊网络（CapsNet）于2011年在Geoffrey Hinton的一篇名为《Transforming Autoencoders》的论文中首次出现。...一个胶囊网络是由胶囊而不是由神经元构成。 胶囊网络的作用 那么为什么需要CapsNet，CapsNet对现有模型有哪些改进呢？...胶囊网络中的胶囊单元给了我们构建深度神经网络时一个新的选型，通过动态路由机制网络也较好的解决了复杂网络难以训练的问题。...相信胶囊网络的退出只是一个开始，随着越来越多的人对这种网络的关注，更多的可能性奖杯不断地发掘出来。
什么是胶囊网络？ 胶囊网络是 Geoffrey Hinton 提出的一种新型神经网络结构，为了解决卷积神经网络（ConvNets）的一些缺点，提出了胶囊网络。...而由于卷积网络其设计的特性，它就不会有这样的操作。那么稍后，我们将探讨如何设置一个边框，并对对象进行相对于其坐标的旋转。 胶囊网络是怎么解决这些问题的？...平移不变性现在只在权重矩阵中表现出来了，而不是在（网络）神经活动中表现。 得到权重矩阵 来看看在胶囊网络的论文中是怎么讲的。 注：图片内容由英语原文翻译。 ?...在 Hinton 的论文中，他说胶囊网络使用了一个重构的损失函数来作为正则化方法，类似于自编码器的操作。这样为什么会有效呢？ ?...而胶囊网络就不同了，它会把信息传给上层中最擅长处理的胶囊。 ?
胶囊网络旨在借助同一对象不同部分间的关系不随视角切换而改变这一事实，弥合不同视角下的差距。经验证胶囊网络泛化性能优于传统 CNNs，同时对于对抗攻击的鲁棒性更强，准确度更高，显著减少了所需参数量。...本文主要内容有： 视角问题介绍 传统 CNN 解决方案 胶囊网络解决办法 胶囊网络介绍 路由算法 背景知识介绍：EM 算法与高斯混合模型 胶囊间动态路由（Sabour, Frosst, & Hinton...胶囊网络方案 和 CNNs 不同的地方在于，胶囊网络的目标是视角等价性。等价性定义为 不严谨地讲，胶囊网络希望能以一种结构化的方式应对视角变换。...这就是胶囊网络遵循的原理，同时也是依靠等价性，使用更少数据和参数改善泛化性能的基础 胶囊网络介绍 接下来，我们就详细说说胶囊网络的细节与背后思想。先做一些约定。...原论文[4]提供了一种简单易懂的胶囊网络标准实现方式。
提出了一个新的神经网络---胶囊网络与囊间的动态路由算法。 上篇文章中提到了动态路由算法，由于没太理解，因此找了原论文并且结合参考文献的4篇博文进行解读，才对胶囊网络与动态路由算法的过程有了一点认识。...3.1.1 问题定义 胶囊网络总的计算过程如下所示（图来自[4]）： ? 我们假设低层次的胶囊（输入）是探测眼睛、嘴巴、鼻子，整个胶囊网络的目的（输出）是探测人脸。...为了与普通神经网络相比，完全可以将胶囊网络的计算看成前向传播的过程。...因此最终胶囊的向量输出： 对上述式子进行分析： 当 为长向量时，那么 ； 当 为短向量时，那么 ； 当 为向量时，很难将squashing函数进行可视化，为了方便，以下 为标量： ?...3.1.6 与普通神经网络进行比较 ? 上述胶囊网络与传统的神经网络比较图片来自[4]，了解神经网络结构的同学也可以对胶囊网络有更深入的认识，具体的介绍可以看[4]。 两者的计算过程如下所示： ?
Capsule 神经网络和胶囊网络区别: 神经网络每个神经元输出的是一个标量，胶囊网络输出是一个向量。...而胶囊是检测某一个种类的pattern。例如鸟嘴。...对于一个胶囊网络，具体形式也可以是CNN，将其max pooling和非线性变换用胶囊替代。 上图中，有两个任务，分别是分类和图像重构。...对于重构任务，利用胶囊的输出向量，输入到decoder网络，对图像进行重构。 实验结果 从结果可知使用CapsNet和重构任务效果取得最好。...，将其展示为可视化的形式，可以看出去有些v代表是笔画的粗细、旋转等。
还记得17年那天傍晚，在校园足球场、夕阳的沐浴下，nango拉着我讲解这篇胶囊…… 前言： 本文先简单介绍传统CNN的局限性及Hinton提出的Capsule性质，再详细解析Hinton团队近期发布的基于动态路由及...Capsule网络结构 解决了动态路由的算法流程后，我们再来看下论文设计的简单的网络结构： ?...Matrix Capsules 网络模型 接下来我们要看下Hinton设计的Matrix Capsule的网络模型： ?...整体的Matrix Capsules网络模型就梳理完成了。现在还剩下损失函数了。...a_t表示target的激活值，a_i表示Class_Capsules中除t外第i个的激活值： m将从0.2的小幅度开始，在训练期间将其线性增加到0.9，避免无用胶囊的存在。那为什么要这样做呢？
他提出了全新的“神经胶囊”理论，这“胶囊”里到底装的是什么“药”呢？ 从神经元到神经胶囊 在大计算和大数据的背景下，深度学习大行其道、大受欢迎，究其原因，卷积神经网络的出色表现，可谓居功至伟。...相比CNN，使用胶囊网络的一大优势在于，它需要的训练数据量远小于CNN，而效果却毫不逊色于CNN。从这个意义上来讲，神经胶囊实际上更接近人脑的行为。...最新的研究论文表明，相比于其他同类算法，使用胶囊网络，错误识别率显著降低。 ? 胶囊网络的多角度图片识别 神经胶囊网络t既然这么好用，势必有强大的理论为之支撑。那么，它的理论基础又是什么呢？...神经胶囊理论基础 1 神经胶囊的生物学基础 我们知道，人工神经网络在很大程度上是模仿生物神经网络而来的。作为“仿生派”的代表人物Hinton，他提出的“神经胶囊”，同样受益于脑科学的研究进展。...这些小模块，非常擅长处理不同类型的可视化刺激。生物学家推测，大脑一定有某种机制，以某些权重“穿针引线”般组合低层次的可视化特征，从而构建出我们“看到”的五彩缤纷的大千世界。
本文将详细介绍胶囊网络的基础概念，从其背后的动机、核心构建块到数学原理等方面进行深入探讨。我们也会与卷积神经网络进行比较，以便更清晰地展示胶囊网络的优势。...解决方案：胶囊与动态路由 胶囊网络引入了“胶囊”（capsule）的概念。每个胶囊都是一个小型的神经网络，它能够识别特定类型的视觉模式，并且对其存在的概率和姿态参数进行编码。...---- 三、胶囊网络的基础构建块 3.1 胶囊 胶囊（Capsule）是胶囊网络（Capsule Networks, CapsNets）的核心组件，扮演着捕捉和编码复杂模式与层次结构信息的角色。...---- 四、胶囊网络的数学原理 4.1 向量表示 胶囊网络与传统神经网络的一个重要区别在于其对信息的高维向量表示。这种高维向量不仅仅是一个简单的数值集合，它具有丰富的几何与数学内涵。...---- 五、PyTorch实现胶囊网络 5.1 模型搭建 使用PyTorch实现胶囊网络涉及到多个关键步骤，其中包括定义底层和上层胶囊、实现动态路由算法，以及训练模型。
机器之心报道 机器之心编辑部 在一篇 CVPR 2021 Oral 论文中，来自慕尼黑大学、微软亚研的研究者对胶囊网络和卷积网络进行了全面的对比。...一系列实验表明，一些被认为对胶囊网络（CapsNet）至关重要的设计组件实际上会损害它的鲁棒性，而另一些设计则有利于 CapsNet 的鲁棒性。 卷积神经网络取得了很大的成功，也很受欢迎。...因此，Hinton 和他的同事们提出了胶囊网络 (CapsNet) 作为 CNN 模型的替代。胶囊具有等变性并且输入输出都是向量形式的神经元而不是 CNN 模型中的标量值。...胶囊的这种特征表示形式可以允许它识别变化和不同视角。在胶囊网络中，每一个胶囊都由若干神经元组成，而这每个神经元的输出又代表着同一物体的不同属性。...鲁棒性比较：胶囊网络 VS 卷积网络 在这一部分中，研究者对 CapsNet 的鲁棒性进行了实证研究。在深入研究之前，他们首先介绍了 CapsNet 和 ConvNet 的体系架构。
去年胶囊网络几度占据科技前沿的头条。 什么是胶囊网络？ 胶囊网络是针对卷积神经网络模型性能不足的问题而提出的。...深度学习之父 Hinton 和 Sabour 从神经科学受到启发，认为大脑被组织成了叫做胶囊的模块。这些模块擅长处理视觉任务中物体的姿态（位置、大小、方向）、形变、速度、反射率、色调、纹理等特征。...他们认为大脑有一种机制，将低层次的视觉信息传递到它认为能最好的处理这些信息的胶囊。...CVPR 2019 会议期间来自美国中佛罗里达大学、谷歌公司、斯坦福的学者给出了一个胶囊网络与计算机视觉的教程， 该教程分为：胶囊网络介绍、最新技术综述、视频胶囊网络、胶囊网络用于分割、3D点和子空间胶囊网络几部分...完整视频： 由于原PPT较多，以下仅附胶囊网络综述部分，内容较长，建议先收藏再阅读。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
最近，Hinton老师等提出了胶囊网络（capsulenetwork）, 用神经元向量代替传统神经网络的单个神经元节点，以dynamic routing的方式去训练这种全新的神经网络，有效地改善了上述两类方法的缺点...文本主要研究胶囊网络在文本分类任务上的应用，模型的结构图如下： ? 其中，连续两个卷积层采用动态路由替换池化操作。动态路由的具体细节如下： ?...在路由过程中，许多胶囊属于背景胶囊，它们和最终的类别胶囊没有关系，比如文本里的停用词、类别无关词等等。因此，我们提出三种策略有减少背景或者噪音胶囊对网络的影响。...Orphan类别：在胶囊网络的最后一层，我们引入Orphan类别，它可以捕捉一些背景知识，比如停用词。在视觉任务加入Orphan类别效果比较有限，因为图片的背景在训练和测试集里往往是多变的。...此外，我们还做了case study分析，发现路由参数可以表示胶囊的重要性，并对胶囊进行可视化（此处我们主要可视化3-gram的结果）。
胶囊网络来解释你喜欢什么不喜欢什么 论文名称：A Capsule Network for Recommendation and Explaining What You Like and Dislike...使用深度神经网络和组合优化对生理信号进行切分和最优波段选择 论文名称：Segmentation and Optimal Region Selection of Physiological Signals...2 创新点 本文使用神经网络去计算每个样本的状态概率分布，然后构造出一张图，同时在图中加入状态转换限制，并根据最大化用户提出的似然函数去使用一组约束来检索生理信号记录的子集。
论文的主人Geoffrey Hinton，许多年后成了神经网络之父，还获得了图灵奖。 ? 如今，回看他的第一篇论文，颇有一番风味。...40多年的胶囊 看了论文，网友纷纷想到了2017年Hinton提出的胶囊网络，这种新方法，也是用来解决神经网络不会自己判断空间信息的问题。 这不是胶囊吗？ 原来，他一直在做胶囊啊。 蟹蟹你，胶囊。
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