减少通过网络的数据的空间大小，从而增加了上层网络神经元的“视野”。 丢失了大量信息，因为只有值最大的神经元会被传递到下一层，导致层与层之间信息丢失。...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。
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。...神经胶囊的提出 Hinton在批判CNN不足的同时，已然备好了解决方案，这就是我们即将讨论的“胶囊神经网络（Capsule Network，简称CapsNet）。”...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。
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。
介绍 中国电子学会 17 日在北京举行的 2018 世界机器人大会上发布《新一代人工智能领域十大最具成长性技术展望 (2018-2019 年)》，对抗性神经网络、胶囊网络、情感智能、神经形态计算、量子神经网络等入选...是指由一个不断产生数据的神经网络模块与一个持续判别所产生数据是否真实的神经网络模块组成的神经网络架构，创造出近似真实的原创图像、声音和文本数据的技术。...图1：对抗性神经网络中产生数据与判别数据持续进行 资料来源：《麻省理工科技评论》 胶囊网络 二、胶囊网络。是指在深度神经网络中构建多层神经元模块，用以发现并存储物体详细空间位置和姿态等信息的技术。...图2：胶囊网络算法可以从不同角度识别同一物体 资料来源：International Conference on Learning Representations， 《Matrixcapsules with...是指采用量子器件搭建神经网络，优化神经网络结构和性能的技术。
引言 GAN，全称GenerativeAdversarialNetworks，中文叫生成式对抗网络，了解GAN，私下我喜欢叫它为“内卷”网络，为啥这么说，我们先来看一个故事！！！...，最后达到纳什均衡，这个城市也就成就一批批“捕神”和“盗圣” GAN就和故事种的警察和小偷一样相互内卷，相互对抗。...---- 02 GAN的通俗理解 人脸检测、图像识别、语音识别，机器总是在现有的事物基础上，做出描述和判断。能不能创造这个世界不存在的东西，GAN就是为此而来。...两者使用什么网络，没有具体的规定，正常处理图片的CNN、常见的全连接都可以，只要能完成相应的功能就可以。...（3）样本图片生成过程 Step1：生成器输入随机噪声图A; Step2：生成器卷积神经网络提取轮毂缺陷边缘特征，生成样本图； Step3：判别器判别真实样本与生成样本，若辨别概率均为0.5，则输出样本
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。...「因此用向量来代替单个神经元标量」，即文章提到的“胶囊”（Capsule），形成了胶囊网络。...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。...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： ?
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？
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。...i v^i vi通过重构网络
用一个形象的例子解释就是：GAN就好比是一个大的网络，在这个网络中有两个小的网络，一个是生成网络，可以当做是制作假钞的人， 而另一个是鉴别网络，也就是鉴别假钞的人。...上图是生成对抗网络的结构示意图，鉴别器接受真实样本和生成器生成的虚假样本，然后判断出真假结果。生成器接受噪声，生成出虚假样本。...GAN的原理下式是GAN的目标函数公式：\min _{G} \max _{D} V(D, G)=\mathbb{E}_{\boldsymbol{x} \sim p_{\text {data }}(\boldsymbol...而且在神经网络中的实践中，它也不存在。不过这方法在ML中太常见了，因此就忽略了。最优判别器在极小极大博弈中，首先固定生成器G，最大化价值函数，从而得出最优判别起D。...以上便是GAN的完整推导过程和论证。GAN训练的几个问题训练不稳定原始的GAN训练非常困难。主要体现在训练过程中可能并不收训练出得生成器根本不能产生有意义的内容等方面。
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。...神经胶囊的提出 Hinton在批判CNN不足的同时，已然备好了解决方案，这就是我们即将讨论的“胶囊神经网络（Capsule Network，简称CapsNet）。”...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。
从名称也不难看出，在GAN中包括了两个部分，分别为”生成”和“对抗”，整两个部分也分别对应了两个网络，即生成网络（Generator） 和判别网络（Discriminator） ，为描述简单，以图像生成为例...： image.png 在GAN框架的训练过程中，希望生成网络 生成的图片尽量真实，能够欺骗过判别网络 ；而希望判别网络 能够把 生成的图片从真实图片中区分开。...最终，GAN希望能够使得训练好的生成网络 生成的图片能够以假乱真，即对于判别网络 来说，无法判断 生成的网络是不是真实的。 综上，训练好的生成网络 便可以用于生成“以假乱真”的图片。...GAN的框架结构 GAN的框架是由生成网络 和判别网络 这两种网络结构组成，通过两种网络的“对抗”过程完成两个网络的训练，GAN框架由下图所示： 由生成网络 生成一张“Fake image”...（GANs） [3] 通俗理解生成对抗网络GAN
训练 最大似然估计 VGD取代最大似然估计 D的训练 G的训练 算法 问题 G的更新优化不一定朝着最小的方向 通过抽样估计分布 G中的目标函数 利用D去评估分布差异 mode collapse 其他GAN...GAN属于生成模型，使用生成数据分布PGP_{G}去无限逼近数据的真实分布PdataP_{data}。衡量两个数据分布的差异有多种度量，例如KL散度等，但是前提是得知道PGP_{G}。...整体来看，generator和discriminator构成了一个网络结构，通过设置loss，保持某一个generator和discriminator参数不变，通过梯度下降更新另外一个的参数即可。...通常，GG是神经网络。...mode collapse mode collapse值的是GAN只学到了数据多个形态中的某一种。 ? ? 可能的原因是优化式使GAN趋向如此： ? 其他GAN ?
论文摘要 生成对抗网络（GAN）将生成问题当作两个对抗网络的博弈：生成网络从给定噪声中产生合成数据，判别网络分辨生成器的的输出和真实数据。GAN 可以生成视觉上吸引人的图片，但是网络通常很难训练。...在神经网络工作时，这些胶囊间的通路形成稀疏激活的树状结构（整个树中只有部分路径上的胶囊被激活），从而形成了他的 Capsule 理论。Capsule 也就具有更好的解释性。...Capsule 这样的网络结构在符合人们「一次认知多个属性」的直观感受的同时，也会带来另一个直观的问题，那就是不同的胶囊应该如何训练、又如何让网络自己决定胶囊间的激活关系。...网络构建 作者们构建了一个简单的 CapsNet。除最后一层外，网络的各层都是卷积层，但它们现在都是「胶囊」的层，其中用向量输出代替了 CNN 的标量特征输出、用一致性路由代替了最大池化。...这个网络中最底层的多维度胶囊结构就展现出了不同的特性，它们起到的作用就像传统计算机图形渲染中的不同元素一样，每一个胶囊关注自己的一部分特征。
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