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Capsule：开源的JVM应用部署工具

在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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    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）。...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。 ? ?...具体来说，我们删除卷积胶囊层，将primary capsule layer直接链接到fully-connectedcapsule layer，其中primary capsule 代表了N-gram短语在...capsule里的形式，capsule之间的连接强度代表了每个primary capsule在本文类别中的重要性（比较类似并行注意力机制）。

    3.1K80

    【前沿】Geoffery Hinton 的 NIPS2017 Capsule论文简读

    10月26日，深度学习元老Hinton的NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》终于在arxiv上发表。...Hinton 之前就一直介绍Capsule的理念，之前专知也有文章介绍。 【深度】浅析Geoffrey Hinton最近提出的Capsule计划 今天我们简读下这篇重量级论文讲了些什么 ?...同一水平的活跃 capsule 通过变换矩阵对更高级别的 capsule 的实例化参数进行预测。当多个预测相同时，更高级别的 capsule 变得活跃。...我们展示了判别式训练的多层 capsule 系统在 MNIST 数据集上达到了最好的性能效果，比识别高度重叠数字的卷积网络的性能优越很多。...为了达到这些结果，我们使用迭代的路由协议机制：较低级别的 capsule 偏向于将输出发送至高级别的 capsule，有了来自低级别 capsule 的预测，高级别 capsule 的活动向量具备较大的标量积

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    Reddit 讨论：Hinton的Capsule网络真的比CNN效果更好吗？

    【新智元导读】Hinton 提出用 Capsule 这个概念代替反向传播，引起广泛关注。本文来自Reddit上“Capsule networks为何与众不同，它真的比CNN效果更好吗？”...的讨论，作者分析了capsule network与CNN不同的三个方面。 首先，capsule 的概念与卷积的概念大部分是独立的。例如，你可以有一个完全连接的capsule网络。...因为capsule网络与传统的神经网络相比是如此的不同，以至于很难理解它们之间的差异。在这里我将详细介绍capsule网络的细节，然后总结一下不同之处。...简单描述capsule网络 首先，我们可以看看capsule的动机（从Hinton的谈话中摘出来的）。CNN的过滤器所做的就是检测源图像中是否存在特定的模式/特性。...3）capsule之间的routing 这就是capsule网络如此与众不同的原因。与普通的层相比，capsule层是完全不同的。首先，我们转换输入向量来得到预测向量。

    1.4K70

    先读懂CapsNet架构然后用TensorFlow实现：全面解析Hinton提出的Capsule

    同一层级的 capsule 通过变换矩阵对更高级别的 capsule 的实例化参数进行预测。当多个预测一致时（本论文使用动态路由使预测一致），更高级别的 capsule 将变得活跃。」...其中 v_j 为 Capsule j 的输出向量，s_j 为上一层所有 Capsule 输出到当前层 Capsule j 的向量加权和，简单说 s_j 就为 Capsule j 的输入向量。...最下面的层级 u_i 共有两个 Capsule 单元，该层级传递到下一层级 v_j 共有四个 Capsule。...对于所有在 l 层的 Capsule i 和在 l+1 层的 Capsule j，先初始化 b_ij 等于零。...而第三层 j 有 10 个标准的 Capsule 单元，每个 Capsule 的输出向量有 16 个元素。

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    Capsule官方代码开源之后，机器之心做了份核心代码解读

    同一层级的 capsule 通过变换矩阵对更高级别的 capsule 的实例化参数进行预测。当多个预测一致时（本论文使用动态路由使预测一致），更高级别的 capsule 将变得活跃。」...其中 v_j 为 Capsule j 的输出向量，s_j 为上一层所有 Capsule 输出到当前层 Capsule j 的向量加权和，简单说 s_j 是 Capsule j 的输入向量。...Capsule i 和后一层级所有 Capsule 间的耦合系数和为 1。...该主体函数主要调用了一个 slim 卷积 Capsule 层和一个 Capsule 层。...而为了连接卷积 Capsule 层和顶部的全连接 Capsule 层，卷积 Capsule 层的网格位置将与不同类型的 Capsule 维度相合并，并且 Capsule 将为嵌入向量学习不同的变换。

    1.2K120

    【前沿】TensorFlow Pytorch Keras代码实现深度学习大神Hinton NIPS2017 Capsule论文

    【导读】10月26日，深度学习元老Hinton的NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》终于在arxiv上发表。...同一水平的活跃 capsule 通过变换矩阵对更高级别的 capsule 的实例化参数进行预测。当多个预测相同时，更高级别的 capsule 变得活跃。...我们展示了判别式训练的多层 capsule 系统在 MNIST 数据集上达到了最好的性能效果，比识别高度重叠数字的卷积网络的性能优越很多。...为了达到这些结果，我们使用迭代的路由协议机制：较低级别的 capsule 偏向于将输出发送至高级别的 capsule，有了来自低级别 capsule 的预测，高级别 capsule 的活动向量具备较大的标量积...LaoDar/tf_CapsNet_simple PyTorch: nishnik/CapsNet-PyTorch timomernick/pytorch-capsule gram-ai/capsule-networks

    1.1K60

    大神Hinton的Capsule论文终于公开，神经网络迎来新探索

    实际上最近几年来，Hinton的大量精力都投入到了对capsule的研究之上。他想做capsule和想要推翻反向传播，几乎是出于同一个原因：不像大脑。...Hinton提出，应该在现有神经网络结构的基础上，加一个capsule的层级，每一层网络的神经元组成capsule，在内部做计算，然后输出一个压缩的结果。 到底什么是capsule？...今年，关心capsule的网友也不少，甚至直接点名Hinton来问： capsule怎么样了？...活动capsule在一个层面上通过变换矩阵对更高层capsule的实例化参数进行预测。当多个预测相符时，较高层的capsule就开始活动。...为了达到这样的结果，我们用了一个迭代的路由协议机制：一个低层的capsule希望将其输出发送到一个活动向量具有大标量积、预测来自低层capsule的高层capsule。 Capsule是什么？

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    大神Hinton的Capsule论文终于公开，神经网络迎来新探索

    实际上最近几年来，Hinton的大量精力都投入到了对capsule的研究之上。他想做capsule和想要推翻反向传播，几乎是出于同一个原因：不像大脑。...Hinton提出，应该在现有神经网络结构的基础上，加一个capsule的层级，每一层网络的神经元组成capsule，在内部做计算，然后输出一个压缩的结果。 到底什么是capsule？...今年，关心capsule的网友也不少，甚至直接点名Hinton来问： capsule怎么样了？...活动capsule在一个层面上通过变换矩阵对更高层capsule的实例化参数进行预测。当多个预测相符时，较高层的capsule就开始活动。...为了达到这样的结果，我们用了一个迭代的路由协议机制：一个低层的capsule希望将其输出发送到一个活动向量具有大标量积、预测来自低层capsule的高层capsule。 Capsule是什么？

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    【重磅】Hinton大神Capsule论文首次公布，深度学习基石CNN或被取代

    【新智元导读】Hinton要打造下一代CNN的Capsule细节终于通过一篇论文发布。本文带来详细介绍。此前，Hinton曾讨论了用“capsule”作为下一代CNN的理由。...可以看出，capsule在参数较少的情况下，在NORB基准上实现了更好的效果，超越了CNN，后者还需要更多处理。...用“capsule”作为下一代CNN的理由 此前，在一次演讲中, Hinton讨论了用“capsule”作为下一代CNN的理由。 他解释了“标准”的卷积神经网络有什么问题？...一个“capsule”是一个多值描述符号，对应输入向量中的一个特征。...如果一个部分仅移动了很短的距离，它仍会被同样的capsule表征，但capsule的输出将会变化 —这是“rate-coded” equivariance。

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    【前沿】TensorFlow Pytorch Keras代码实现深度学习大神Hinton NIPS2017 Capsule论文

    【新智元导读】10月26日，深度学习元老Hinton的NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》终于在arxiv上发表。...同一水平的活跃 capsule 通过变换矩阵对更高级别的 capsule 的实例化参数进行预测。当多个预测相同时，更高级别的 capsule 变得活跃。...我们展示了判别式训练的多层 capsule 系统在 MNIST 数据集上达到了最好的性能效果，比识别高度重叠数字的卷积网络的性能优越很多。...为了达到这些结果，我们使用迭代的路由协议机制：较低级别的 capsule 偏向于将输出发送至高级别的 capsule，有了来自低级别 capsule 的预测，高级别 capsule 的活动向量具备较大的标量积...LaoDar/tf_CapsNet_simple PyTorch: nishnik/CapsNet-PyTorch timomernick/pytorch-capsule gram-ai/capsule-networks

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    利用Capsule重构过程，Hinton等人实现对抗样本的自动检测

    ，利用重构过程，capsule 模型可以把这张图像还原成?，并且还知道这张被识别成?、还原成?的图像并不是?。...特征重建输入图像的网络，可以提升 capsule 网络的判别性能。...通过重建网络进行反向传播的导数迫使顶层 capsule 的姿态参数去捕获大量图像信息。利用此类正则化器训练的 capsule 网络不仅能输出类别，还能输出输入的类别条件重建图像。...capsule 模型不仅能够对图像进行分类，还可以利用姿态参数（pose parameters）和正确的顶层 capsule 特征来重建图像。...图 A.1：用于重建的 CNN+R 和 Capsule 模型的架构。 所以这篇论文的意义到底是什么呢？

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    【干货】Hinton最新 Capsule Networks 视频教程分享和PPT解读（附pdf下载）

    今天，Capsule Networks视频教程放出了，专知内容组对这个视频教程，进行了解读，请大家查看，并多交流指正！...同一水平的活跃 capsule 通过变换矩阵对更高级别的 capsule 的实例化参数进行预测。当多个预测相同时，更高级别的 capsule 变得活跃。...为了达到这些结果，我们使用迭代的路由协议机制：较低级别的 capsule 偏向于将输出发送至高级别的 capsule，有了来自低级别 capsule 的预测，高级别 capsule 的活动向量具备较大的标量积...以前专知也报道过胶囊网络模型相关信息，具体如下： 【深度】浅析Geoffrey Hinton最近提出的Capsule计划 【前沿】Geoffery Hinton 的 NIPS2017 Capsule论文简读...【前沿】TensorFlow Pytorch Keras代码实现深度学习大神Hinton NIPS2017 Capsule论文 特别提示-Capsule Networks 教程PPT下载： 请关注专知公众号

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