有关胶囊网络，一些大牛的分析

最新推荐文章于 2025-05-24 09:57:52 发布
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本文深入解析了由Geoffrey Hinton提出的Capsule网络（CapsNet）架构，并提供了使用TensorFlow实现CapsNet的详细步骤，旨在帮助读者理解其工作原理及实际应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

感觉讲的很到位，借鉴

https://blog.youkuaiyun.com/shebao3333/article/details/78724086
http://www.dataguru.cn/article-12578-1.html
https://blog.youkuaiyun.com/luoxuexiong/article/details/88601440

https://download.youkuaiyun.com/download/qq_18483627/10597967?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-download-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-download-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1

https://www.jianshu.com/p/9fd3d99656ff

先读懂CapsNet架构然后用TensorFlow实现：全面解析Hinton提出的Capsule
https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-11-05

基于神经网络的房价预测,房价预测 神经网络
wenangou的博客
10-10 3658
最近几年，人工智能技术快速发展，深度学习领域迎来爆发，越来越多的人才加入到深度学习行业。很多小白在初学深度学习的时候，经常会遇到各种各样的问题，如何才能快速入门呢？我们知道，深度学习是一个将理论算法与计算机工程技术紧密结合的领域，需要扎实的理论基础来帮助你分析数据，同时需要工程能力去开发模型和部署服务。所以只有编程技能、机器学习知识、数学三个方面共同发展，才能取得更好的成果。
深度神经网络算法有哪些,深度神经网络主要模型
m0_54846070的博客
10-05 1021
现在回到我们的主题Deep Learning，我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S（有n层），我们通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…第二，深度神经网络的工作方式是基于传统的电脑架构之上的，就是数据+算法。五是存在可解释性问题，由于内部的参数共享和复杂的特征抽取与组合，很难解释模型到底学习到了什么，但出于安全性考虑以及伦理和法律的需要，算法的可解释性又是十分必要的。
Python-CapsuleNetworks胶囊网络的Tensorflow实现
08-11
Capsule Networks胶囊网络的Tensorflow实现
python实现胶囊网络_胶囊网络（Capsule Network）的TensorFlow实现
weixin_39731782的博客
12-09 348
胶囊网络(Capsule Network)的TensorFlow实现2018-08-02 09:07:11Python现在我们都知道Geoffrey Hinton的胶囊网络(Capsule Network)震动了整个人工智能领域，它将卷积神经网络(CNN)的极限推到一个新的水平。 网上已经有很多的帖子、文章和研究论文在探讨胶囊网络理论，以及它如何做的比传统的CNN更好。因此我不打算介绍这方面的内容...
Capsule Network（胶囊网络）深度解析
最新发布
qq_43664407的博客
05-24 1020
胶囊网络（Capsule Network）是Hinton团队在2017年提出的一种新型神经网络，旨在解决传统卷积神经网络（CNN）的​。​的任务中展现出独特优势。尽管训练复杂度和显存消耗仍是挑战，但其在​。​：确定初级胶囊 i 到高级胶囊 j 的连接权重 cij​。​：通过迭代，高级胶囊会选择与其预测一致的初级胶囊输入。​的机制，突破了传统CNN的几何建模局限，在需要​。​等领域的潜力值得期待。
在流中抛出张量_在张量流中实现胶囊网络
weixin_26714375的博客
09-20 562
在流中抛出张量We are well aware that Convolution Neural Network(CNN) has outperformed humans in many computer vision tasks. All the CNN based models have the same base architecture of the Convolution layer f...
python实现胶囊网络_胶囊网络 -- Capsule Networks
weixin_30884455的博客
02-10 802
胶囊网络是 vector in vector out的结构，最后对每个不同的类别，输出不一个向量，向量的模长表示属于该类别的概率。例如，在数字识别中，两个数字虽然重叠在一起，Capsule中的两个向量能完整表达两个数字的特征，虽然有些特征重叠在一起导致难以分辨。因为胶囊网络中：用向量模的大小衡量某个实体出现的概率，模值越大，概率越大。更加形象的解释：https://blog.youkuaiyun.com/go...
CapsNet胶囊网络python代码
08-04
仅支持tensorflow1.x版本，默认训练数据集为mnist，需要自己下载，然后新建一个data文件夹，将数据集放入该文件夹下即可
基于胶囊网络的刚性联轴器振动分析与故障诊断
"这篇文档是关于刚性联轴器振动机理的研究以及基于多头注意力胶囊网络的文本分类模型在故障诊断中的应用。文中详细介绍了刚性联轴器在不对中情况下的振动行为，以及振动分析在设备状态监测与故障诊断中的重要作用。...
基于多头注意力胶囊网络的文本故障诊断：故障特征频率分析
故障特征频率是基于多头注意力胶囊网络的文本分类模型中一个关键概念，用于识别和分析大型旋转机械故障的特征。在振动诊断领域，故障特征频率是指特定频率成分，它们反映了机械运行中的不同故障类型。理解这些频率有...
胶囊神经网络应用于皮肤检测的二分类研究
胶囊网络通过层级结构，由底层的多个小胶囊聚合信息，构成高层的更大胶囊，逐层传递信息，直到最终的决策胶囊输出分类结果。这种方式允许网络在保持空间层级关系的同时，对输入数据的复杂变化进行建模和识别。 在本...
胶囊网络代码
07-02
机器学习，胶囊网络代码。 适合于研究深度学习的适合于研究深度学习的
Python-与胶囊网络capsulenetworks相关的精彩资源的精选列表
08-11
与胶囊网络(capsule networks)相关的精彩资源的精选列表
胶囊网络python-pytorch版本
05-24
胶囊网络python-pytorch版本，参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/m0_46384757/article/details/121559514
【胶囊网络】基于Pytorch实现的CapsuleNet，适配最新1.2.0pytorch亲测可运行。
08-23
基于Pytorch实现的CapsuleNet，适配最新1.2.0pytorch亲测可运行。 一个关于MNIST的基本实现。包括了动态路由和反传。 胶囊网络。胶囊网络：一种全新的富有吸引力的AI架构。
pytorch实现胶囊网络（capsulenet）
wwimhere的博客
04-12 1720
胶囊网络分类结果不算差，在我的一些任务中train from scratch的胶囊网络就超越了imagenet1k上预训练过再finetune的vit。也超过了无预训练的VGG和resnet。（但是不如预训练过的vgg和resnet）。这样的表现放在2017年已经很能打了，没火的原因我感觉有两个：首先，由于胶囊网络迭代过程需要多次完整的特征图点乘特征图，所以内存消耗和时间消耗都是巨大的。我跑256的图时，24g显存的4090也只能把batch设置成5。另外一个原因可能是它的改进潜力不大。
python实现胶囊网络_胶囊网络（Capsule Network）在文本分类中的探索
weixin_33102135的博客
02-10 948
作者丨杨敏单位丨中国科学院深圳先进技术研究院助理研究员研究方向丨自然语言处理文本建模方法大致可以分为两类：(1) 忽略词序、对文本进行浅层语义建模 (代表模型包括 LDA，EarthMover’s distance等); (2) 考虑词序、对文本进行深层语义建模 (深度学习算法，代表模型包括 LSTM，CNN 等)。在深度学习模型中，空间模式(spatial patterns)汇总在较低层，有助于...
胶囊网络在电机故障诊断的应用
qq_45549605的博客
09-05 704
通常的信号处理方法比如基于小波变换、基于经验模态分解等方法需要熟知电机工作的细节，需要了解当发生故障时会出现哪些异常数据或者特征频率，通过这些异常数据来进行电机的故障诊断。而与传统的故障诊断方法相比，人工智能的方法就不需要熟知这些细节就能够观测目标的一些常规状态来进行决策。常用的人工智能方法是构建卷积神经网络模型，利用卷积神经网络来对电机进行特征提取，最终实现电机的故障诊断。为了能够提高诊断的精度和效率，这里提出通过粒子群算法对胶囊网络进行优化来获得最佳的故障诊断效果。
python实现胶囊网络_深度学习精要之CapsuleNets理论与实践（附Python代码）
weixin_39637571的博客
12-09 953
摘要：本文对胶囊网络进行了非技术性的简要概括，分析了其两个重要属性，之后针对MNIST手写体数据集上验证多层感知机、卷积神经网络以及胶囊网络的性能。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...
胶囊网络实现代码及分析参考文献
根据提供的文件信息，我们可以提炼出以下知识点，具体围绕“胶囊网络”的相关代码和参考文献，以及文件结构的细节说明。 ### 胶囊网络 胶囊网络（Capsule Network）是一种由Hinton教授在2017年提出的一种新型的...
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