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Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network

本库用 Pytorch 实现的 Capsule Network 基于以下论文: Dynamic Routing Between Capsules by Sara Sabour, Nicholas Frosst and Geoffrey Hinton https://arxiv.org/abs/1710.09829 官方用 TensorFlow 实现的 Capsule Network 的论文地址如下: https 35.8s per epoch(twice the batch size -> half the iteration) Github 地址 https://github.com/danielhavir/capsule-network

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胶囊网络(Capsule Network)在文本分类的探索

然后到目前为止,并没用工作将capsule network应用于自然语言处理中(e.g.,文本分类) 。我们针对capsule network在文本分类任务上的应用做了深入研究。 对于传统的分类问题,capsule network取得了较好性能(我们在6个benchmarks上进行了实验,capsulenetwork在其中4个中取得了最好结果)。 由于本文的重点是研究capsule network相对已有分类算法(e.g., LSTM, CNN)是否有提升,我们并没用与网络结构太过复杂的模型进行对比。实验结果如下: ? 从表中我们可以看出,当我们用单标签数据对模型进行训练,并在多标签数据上进行测试时,capsule network的性能远远高于LSTM、CNN等。 ? ? https://jhui.github.io/2017/11/14/Matrix-Capsules-with-EM-routing-Capsule-Network/ https://spaces.ac.cn

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    拆解式解读如何用飞桨复现胶囊神经网络(Capsule Network

    他的胶囊网络(Capsule Network)一经发布就震动了整个人工智能领域。 这种网络基于一种被Hinton称为胶囊(capsule)的结构,只需要较少的数据就能获得较好的泛化能力,更好的应对模糊性,处理层级结构和位姿。2017年,他发表了囊间动态路由算法,用于胶囊网络。 ? 下面让我们一起来探究Capsule Network网络结构和原理,并使用飞桨进行复现。 scalar_factor * fluid.layers.elementwise_div(vector, vec_abs) return(vec_squashed) def capsule Capsule显露了它处理不同位姿的本领! 下图是胶囊数和向量维度对性能的影响。 ?

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    Network In Network

    论文Network In Network(Min Lin, ICLR2014).

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    Network In Network

    最近提出的 maxout network【8】中, 特征maps 的数量通过 对 affine feature maps 最大池化 降低。 和传统卷积层中进行的线性分类相比较,maxout network 可以对位于凸集合中的概念进行分类。这使得 maxout network 的性能 在好几个公共测试数据库上名列前茅 。 但是 maxout network 有一个前提假设,那就是 学习的概念位于 凸集合中,但是这有时不成立。这就需要采用一个可以近似更广义函数的逼近器。 于是我们提出了 Network In Network 结构,使用 MLP 来对图像块提取更加抽象的特征。 3 Network In Network ?

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    Siamese Network & Triplet NetWork

    Siamese Network(孪生网络) 简单来说,孪生网络就是共享参数的两个神经网络 ? 在孪生网络中,我们把一张图片$X_1$作为输入,得到该图片的编码$G_W(X_1)$。 由于相似的图片应该具有相似的特征(编码),利用这一点,我们就可以比较并判断两张图片的相似性 孪生网络的损失函数 传统的Siamese Network使用Contrastive Loss(对比损失函数) ;验证标题与正文的描述是否一致(标题和正文长度差别很大),或者文字是否描述了一幅图片(一个是图片,一个是文字)就应该使用Pseudo-Siamese Network Triplet Network(三胞胎网络 ) 如果说Siamese Network是双胞胎,那Triplet Network就是三胞胎。 Triplet Network在CIFAR,MNIST数据集上效果均超过了Siamese Network ?

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    欲取代CNN的Capsule Network究竟是什么来头?它能为AI界带来革命性转折么?

    ——Geoffrey Hinton 酝酿许久,深度学习之父Geoffrey Hinton终于在上月发表了备受瞩目的Capsule Networks(CapsNet)。 2017年 10月26日,Hinton又发表了一项开创性的论文——Capsule Networks(胶囊网络),或将再次改写深度学习的发展历程。 复制Repo: git clone https://github.com/bourdakos1/capsule-networks.git 2. 原文链接:https://hackernoon.com/capsule-networks-are-shaking-up-ai-heres-how-to-use-them-c233a0971952?

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    networkmanager和network区别_network graph

    可以和network服务一起并行运行(systemctl start|stop|restart|status network),后续估计会被NetworkManager完全替代。 系统会优先启动NetworkManager,再启动network避免NetworkManager的配置被篡改。 对于全局设置,请使用该/etc/sysconfig/network文件。 ,但需要down和up,nmcli dev disconnect interface-name && nmcli con up interface-name 在启动时,network读取所有ifcfg 只有这些扩展名被排除:.old,.orig,.rpmnew,.rpmorig,和.rpmsave ifup的逻辑 ifup寻找一个名为/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-XXX

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    浅析Geoffrey Hinton最近提出的Capsule计划

    他在 2011 年的时候,就第一次提出了 Capsule 结构 [9](我们会在后面解释 Capsule 是什么)。不过那次 Hinton 打擂显然没有成功。 于是 Hinton 也提出了一个对应的结构,称为 capsule(胶囊,和微柱对应)。这就是 capsule 的由来。 但是 capsule 做了什么?之前的 CNN 又有什么问题? 通过这可以看到 Hinton 使用 Capsule 的一个原因是觉得 Capsule 相比单个神经元更适合用来做表示。 Capsule 与 coincidence filtering(巧合筛分) 那么高层的 Capsule 怎么从底层的 Capsule 获取信息呢? 首先 Capsule 的输出是什么? 然后通过对底层的 Capsule 做 coincidence filtering(巧合筛分)决定激活哪些高层的 Capsule

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    深度学习: NIN (Network in Network) 网络

    Introduction 出自新加坡国立大学2014年的论文Network In Network。 该设计后来为 ResNet 和 Inception 等网络模型所借鉴。

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    Capsule:开源的JVM应用部署工具

    capsule首次安装时,其正常运行需要依赖在1个临时目录中生成的一些文件,随后用户可以在任何时刻删除这些文件,不会对capsule产生任何不良影响。 Capsule Magic with Caplets 通过Caplets实现的Capsule魔法 Capsule之所以能保持简单还能提供这些功能主要归功于caplets,以模块化定制Capsule行为。 Caplets可以嵌入到1个capsule,或者单独进行包装并使用命令行包装和修改现有capsule行为。 1467463 capsule-maven-1.0.jar 如你所见, WAR包含Capsule 类,这意味着它是一个capsule,也是嵌入式JAR,而 capsule-maven-1.0.jar是 608 META-INF/MANIFEST.MF 161596 Capsule.class 1467463 capsule-maven-1.0.jar 266 app.js 当capsule发布

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    浅析 Hinton 最近提出的 Capsule 计划

    修复了一些笔误,加入了更多关于无监督学习的介绍内容,使思路更完整;以及一两句关于 Capsule 实际效果的消息。 这有可能也是知乎上面分析介绍深度学习最为全面的文章之一。 为主题做了多场报道 [1] [2],提出了他的 Capsule 计划。Hinton似乎毫不掩饰要推翻自己盼了30多年时间才建立起来的深度学习帝国的想法 [3]。 但是从几次演讲来看,他的 Capsule 计划确实和以前的方法出入比较大。Hinton 演讲比较风趣,但是也存在思维跳跃,难度跨度太大等问题。 这些问题在他的关于 Capsule 的报告中还是比较突出的。可以说仅仅看报告很难理解完全 Hinton 的想法。我这几天结合各类资料,整理了一下 Hinton 的思路和动机,和大家分享一下。

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    Pointer Network

    Pointer Network是seq2seq模型的一种变型。seq2seq模型是一种编码-解码框架的端到端生成模型,已经在机器翻译、对话生成、语法改错等领域有了成功的进展。本文不再赘述。 此处主要介绍Pointer Network的基本原理和作用。 Pointer Network的主要作用 Pointer Network主要用于解决组合优化问题,传统的优化问题寻优一般使用启发式的搜索算法,基于Pointer Network主要是对源数据进行组合 Pointer Network的模型框架 ? 对于凸包问题,可以简述为:可定图中若干点,选取其中几个连接成凸多边形使得该多边形能包含图中所有的点。 (3)区别于seq2seq +Attention模型,Pointer Network直接使用Attention的权重信息作为位置重要性的概率分布输出 ?

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    3732: Network

    3732: Network Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MB Submit: 395  Solved: 179 [Submit][Status] Description

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    service network restart重启失败_network restart

    Linux重启网络服务 用systemctl restart networking Ubuntu Server: Fail to restart networking.service: Unit network.service

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    Neural Network

    所以说,Neural Network是一种很powerful同上也是complicated的模型,另外,当hidden层神经元数量大的时候计算量会非常大。比如下面的一个例子,有一个圆形区域,里面的+! 3.Neural Network 之前已经介绍过三种线性模型:linear classification,linear regression,logistic regression。 那么下图更新之后的Neural Network: ? ? 指的就是第几层,再看一下权值w: ? l表示第几层,ij表示前一层输出个数加上当前的项。那么对于每一层的分数: ? 然后就是网络生成训练的主要部分了: class Network(object): def __init__(self, x, y): '''initialize the data plt.plot(range(len(Accuracy)), Accuracy, c = 'blue') plt.title('The Accuracy of the Neural Network

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    Docker Network

    、none、Network plugins。 自定义 bridge 除了使用默认 docker0 作网桥以为还可以使用 docker network 相关命令自定义网桥: docker network create 1ess-net 再查看 network 指定使用的网络模式,再创建两个容器: docker run --name box3 --network 1ess-net busybox docker run --name box4 --network host 网络 host 模式使用是在容器启动时候指明 –network host,此时容器共享宿主机的 Network Namespace,容器内启动的端口直接是宿主机的端口,并且容器不会创建网卡和 none 网络 使用 –network none 选项指定其网络模式,在该模式下虽然容器有着自己的 Network Namespace,但是容器内没有网卡、IP、路由信息,只有一个 lo 回环接口。

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    Siamese network

    孪生神经网络有两个输入(Input1 and Input2),将两个输入feed进入两个神经网络(Network1 and Network2),这两个神经网络分别将输入映射到新的空间,形成输入在新的空间中的表示 ,就应该使用pseudo-siamese network。 传统的siamese network使用Contrastive Loss。损失函数还有更多的选择,siamese network的初衷是计算两个输入的相似度,。 Siamese network是双胞胎连体,整一个三胞胎连体行不行? Triplet network6. Siamese network的用途有哪些?这个可以说太多了,nlp&cv领域都有很多应用。

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    Neural Network

    所以说,Neural Network是一种很powerful同上也是complicated的模型,另外,当hidden层神经元数量大的时候计算量会非常大。比如下面的一个例子,有一个圆形区域,里面的+! 3.Neural Network 之前已经介绍过三种线性模型:linear classification,linear regression,logistic regression。 那么下图更新之后的Neural Network: ? ? 指的就是第几层,再看一下权值w: ? l表示第几层,ij表示前一层输出个数加上当前的项。那么对于每一层的分数: ? 然后就是网络生成训练的主要部分了: class Network(object): def __init__(self, x, y): '''initialize the data plt.plot(range(len(Accuracy)), Accuracy, c = 'blue') plt.title('The Accuracy of the Neural Network

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    Network Embedding

    u013527419/article/details/76017528 网络表示学习相关资料 https://blog.csdn.net/u013527419/article/details/74853633 NE(Network LINE(Large scale information network embedding) https://arxiv.org/pdf/1503.03578.pdf https://blog.csdn.net MMDW(Max-Margin DeepWalk Discriminative Learning of Network Representation) https://www.jianshu.com/p /be27d1be7a79 DW本身是无监督的,如果能够引入label数据,生成的向量对于分类任务会有更好的作用 将DeepWalk和Max-Margin(SVM)结合起来 TADW(Network Representation Extra Info CANE CENE(A General Framework for Content-enhanced Network Representation Learning) 问题 同时利用网络结构特征和文本特征来学习网络中节点的

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