deep_learning capsule

最新推荐文章于 2024-09-13 21:37:59 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liuchonge/article/details/70238350
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本文详细介绍了胶囊网络（Capsule Network）的概念及其在深度学习中的应用，探讨了其如何改进传统神经网络的特征表示。同时，文章还深入讲解了GetedLinearunits这一技术，阐述了它在激活函数和特征提取方面的独特之处，对于理解深度学习模型的内部工作原理具有重要价值。

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Deeplearning4j 快速入门
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综述：基于深度学习的文本分类 --《Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review》总结(一)
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文章目录综述：基于深度学习的文本分类《Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review》论文总结(一)总结1.Introduction文本分类任务2.用于文本分类的深度学习模型2.1 Feed-Forward Neural Networks2.2 RNN-Based Models2.3 CNN-Based Models2.4 Capsule Neural Networks2.5 Models with Attention Mech
一篇新的Capsule论文：优于基准CNN（ICLR 2018盲审中）
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近日，Geoffrey Hinton 那篇备受关注的 capsule 论文终于公开了，这是 Hinton 对未来人工智能形态的新探索，得到了人工智能领域的广泛关注。而现在基于 Capsule 的新研究成果也已经出现。这里介绍的就是一篇正处于双盲评审阶段的关于 Capsule 的 ICLR 2018 论文（目前论文作者未知）。机器之心对该论文进行了摘要介绍，论文全文请访问以下链接。 论
深度学习精要之CapsuleNets理论与实践（附Python代码）
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神经网络于上世纪50年代提出，直到最近十年里才得以发展迅速，正改变着我们世界的方方面面。从图像分类到自然语言处理，研究人员正在对不同领域建立深层神经网络模型并取得相关的突破性成果。但是随着深度学习的进一步发展，又面临着新的瓶颈——只对成熟网络模型进行加深加宽操作。直到最近，Hinton老爷子提出了新的概念——胶囊网络（Capsule Networks），...
大神Hinton的Capsule论文终于公开，神经网络迎来新探索
itheima_Wujie的博客
10-28 610
“我的观点是把它全部抛掉，重头再来。” 今年9月的一次大会上，大神Geoffrey Hinton再次号召展开一次AI革命。 应该向何处去？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。 capsule的提出，正是为了应对神经网络与大脑的一个不相似之处，也是Hinton这3年来一
深度学习论文实现项目安装与配置指南
gitblog_09184的博客
09-13 411
深度学习论文实现项目安装与配置指南 annotated_deep_learning_paper_implementations labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations: 是一个注释过的深度学习论文实现仓库，它包含了一系列深度学习论文的实现代码和注释。适合...
CapsuleNet解读
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最近hinton很早就提出了一个结构名为capsule，旨在解决cnn的固有缺点，本文是第一篇实现hinton capsule结构的论文Dynamic Routing Between Capsules，本文很大程度上翻译自“Understanding Dynamic Routing between Capsules (Capsule Networks)” 代码来自: XifengGuo Cap
TensorFlow Deep Learning
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资料来源：fuqiuai/TensorFlow-Deep-Learning: 用TensorFlow搭建CNN/RNN/LSTM/GRU/BiRNN/BiLSTM/BiGRU/Capsule Network等deep learning模型 (github.com)https://github.com/fuqiuai/TensorFlow-Deep-Learning 1 Tensorflow入门 1.1 张量和图 TensorFlow是一种采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。其中Tensor代表传递
Deeplearning4j 实战 （19）：基于胶囊网络（Capsule Network）的手写体数字识别
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CapsNet(Capsule Network)最早是在2017年由G.Hinton教授及其团队提出的。之后，几乎以每年一更新的频率推出优化版本。CapsNet引起人们的关注的原因主要在于Hinton教授对于在机器视觉领域大放异彩的卷积神经网络(CNN)的运行机制和原理有不同看法，并表示CNN存在明显不同于人类大脑感知机制的缺陷。以图像为例，Hinton教授认为CNN无法感知局部特征之间存在的相对...
Novel-Deep-Learning-Model-for-Traffic-Sign-Detection-Using-Capsule-Networks:胶囊网络在德国交通标志数据集上表现出色
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使用胶囊网络进行交通标志检测的新型深度学习模型 胶囊网络在德国交通标志数据集上表现出色 论文链接 抽象的 迄今为止，卷积神经网络是交通信号分类中使用最广泛的深度学习算法，但由于最大池化层的固有缺陷，它们...
Python Deep Learning: Exploring deep learning techniques, neural network
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【点云系列】综述： Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey
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文章目录摘要简介：2 背景2.1 数据集2.2 衡量指标3 3D形状分类3.1基于多视角的方法3.2基于体素的方法3.3 基于点的方法3.3.1逐点MLP网络3.3.2基于卷积的网络3.3.3基于图的网络3.3.4基于数据索引的方法3.3.5其他方法小结4 3D物体检测与跟踪4.1 3D物体检测4.1.1 基于候选区域的方法4.1.2 single-shot方法4.2 3D对象跟踪4.3 3D场景流估计4.4 小结：5 3D点云分割5.1 3D 语义分割5.1.1 基于投影的方法5.1.2 基于离散的方法5
【AI绘画领域】Craiyon：简化操作与高效生成的大众创意绘画工具综述
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内容概要：本文介绍了AI绘画工具Craiyon，它由Google和Hugging Face研究人员开发，是DALL-E mini的后续版本。Craiyon以其简便的操作、强大的创意激发能力和快速生成图像的特点受到欢迎。用户只需简单输入文字描述，Craiyon即可生成图像，极大地降低了绘画门槛。文章还探讨了Craiyon面临的挑战，包括版权争议、图像质量提升空间和艺术本质的讨论。最后，展望了Craiyon在教育、商业等领域的应用前景，强调其在未来创意和科技融合中的重要性。 适合人群：适合所有对AI绘画感兴趣的用户，尤其是零基础的艺术爱好者、设计师以及需要快速生成创意图像的专业人士。 使用场景及目标：①帮助设计师突破创意瓶颈，快速生成设计草图；②为普通用户提供实现梦想可视化的途径；③在教育领域辅助创意启发课程，提升学生创造力和跨学科学习能力；④在商业领域加快广告设计、游戏开发等项目的创意构思和制作进程。 其他说明：尽管Craiyon存在版权争议、图像质量有待提高等问题，但其简便易用的特点使其成为初学者和创意爱好者的理想选择。未来，随着技术的进步，Craiyon有望克服现有挑战，为用户提供更高质量的服务。
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