关于“胶囊间的动态路由”的资料整理

最新推荐文章于 2025-07-29 15:12:06 发布
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本文介绍Hinton团队提出的胶囊网络中的动态路由算法，并提供该论文的两篇中文译文链接及TensorFlow实现源码地址。
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Miracle8070
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微信小程序（ 基础、路由、界面 ）接口文档整理
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接口文档 系统： wx.canIUse 判断小程序的API，回调，参数，组件等是否在当前版本可用 wx.getSystemInfoSync() / wx.getSystemInfo(Object object) 获取设备品牌，型号，像素比，屏幕宽高，可使用窗口宽高，状态栏高度，允许微信使用相册，摄像头，定位，麦克风。通知，蓝牙，地理位置，wifi开关等信息 生命周期：...
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Dynamic RoutingBetween Capsules  荚膜是一组神经元，其活动向量代表特定类型实体的实例化参数，如对象或对象部分。 我们使用的活动矢量长度表示实体的存在和它的方向代表实例化参数的概率。一级的活性胶囊通过变换矩阵预测更高级别胶囊的实例化参数。 当多个预测一致时，一个更高水平的胶囊变得活跃。 我们发现，discrimininatively训练多层胶囊系统达到了国
胶囊网络论文与资源综合整理项目_该项目专注于系统收集整理和深度分析由GeoffreyHinton及其合作者提出的胶囊网络相关核心学术论文包括矩阵胶囊与EM路由算法动态路由机制转换.zip
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基于BERT与胶囊路由的灾难推文分类模型研究
在此基础上，分别采用了两种不同的层聚合方式：一种是基于注意力机制的加权融合，另一种则是基于动态路由算法的胶囊网络结构进行聚合。前者通过可学习的注意力权重自动分配各层的重要性，突出对分类任务贡献更大的...
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07-16
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CapsNet-Tensorflow：CapsNet（Capsules Net）的Tensorflow实现，该论文在Capsule之间动态路由
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CapsNet-Tensorflow 基于Geoffrey Hinton的论文的的CapsNet的Tensorflow实现 笔记： 当前版本支持和数据集。 MNIST的当前测试准确度为99.64% ，而Fashion-MNIST为90.60% ，请参见部分中的详细信息 请参阅以获取多GPU支持 是一篇文章，解释了我对本文的理解。 这可能有助于理解代码。 重要： 如果您需要将CapsNet模型应用于自己的数据集或使用CapsNet的基本模块构建新模型，请遵循我的新项目 ，它是胶囊理论的高级库，旨在集成胶囊相关技术，提供相关信息。分析工具，开发相关的应用实例，并促进胶囊理论的发展。 例如
capsule-networks:胶囊网络的Tensorflow（v1.4）实现（胶囊之间的动态路由，https
05-18
胶囊网络的Tensorflow实现 要求 tensorflow> = 1.4（也许1.3也应该工作，尽管我没有测试它） 麻木 枕头 科学的 胶囊网络 我试图实现这个想法 文件描述 config.py包含所有需要的超级参数。 utils.py包含有关加载和保存的功能。 model.py具有capsNet和整个模型实现的所有构建块。 train.py用于培训。 eval.py用于评估。 用法 训练 $ python train.py 评估 $ python eval.py 训练 结果 分类 时代 10 测试权限 99.278 重建
论文《胶囊之间的动态路由》 (基于Hinton的胶囊网络)
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【CV】胶囊网络 CapsNet：胶囊之间的动态路由机制
全性保真，不以物累形。
04-24 6766
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动态路由胶囊网络来进行文本分类Investigating Capsule Networks with Dynamic Routing for Text Classifification
世上再无张显宗
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胶囊路由_评论：胶囊之间的动态路由
weixin_26752765的博客
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CapsNet入门系列之三：囊间动态路由算法
leonorandzzzz的博客
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【论文导读】浅谈胶囊网络与动态路由算法
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前言“Dynamic Routing Between Capsules”是由Hinton等联合发表在NIPS会议上。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...
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