胶囊是一组神经元，其激活向量能表示特定类型的特征，比如一个对象或对象部分。文中示参数。
原创
2022-09-16 14:03:28
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2017 年，Geoffrey Hinton 在论文《Dynamic Routing Between Capsules》中提出 CapsNet 引起了极大的关注，同时也提供了一个全新的研究的方向。今日，Caps...
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2019-06-20 22:15:00
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上周GeoffreyHinton等人公开了那篇备受关注的NIPS论文，而后很多研究者与开发者都阅读了该论文并作出了一定的代码实现。机器之心在本文中将详细解释该论文提出的结构与过程，并借助GitHub上热烈讨论的项目完成了CapsNet的TensorFlow实现，并提供了主体架构的代码注释。本文是机器之心的第三个GitHub项目，旨在解释CapsNet的网络架构与实现。为了解释CapsNet，我们将
原创
2021-04-09 14:38:04
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小白深度学习入门系列胶囊网络（CapNet）胶囊网络（CapsNet）于2011年在Geoffrey Hinton的一篇名为《Transforming Autoencod...
原创
2021-07-19 14:08:23
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1、文章 2、摘要对复杂交通网络进行准确可靠的交通预测是现代交通管理的重要内容。路段间复杂的空间依赖性和交通状态的动态时间模式使其极具挑战性。为了解决这些问题，我们提出了一种新的胶囊网络(CapsNet)来提取交通网络的空间特征，并利用嵌套的LSTM (NLSTM，nested LSTM)结构来捕获交通序列数据中的多等级时间依赖性。将CapsNet和NLSTM按顺序连接，提出了网络级流量
目录1. 简介2. 理论背景2.1 生物识别2.1.1 指纹识别2.1.2 虹膜识别2.1.3 人脸识别2.1.4 多模态生物识别2.1.5 其他方法2.2 深度学习方法的步态识别2.2.1 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）2.2.2 胶囊网络（Capsule Networks，CapsNet）2.2.3 循环神经网络（Recurrent Neu
# 使用 PyTorch 实现胶囊网络
胶囊网络（Capsule Networks，CapsNet）是一种新型的神经网络架构，旨在通过保留空间层次和流形特征来提高深度学习模型在图像处理中的鲁棒性。本文将带你学习如何使用 PyTorch 实现胶囊网络。我们将通过以下步骤进行。
## 流程概览
以下是实现胶囊网络的基本步骤：
| 步骤 | 描述
转载自机器之心
转载自公众号机器之心上周 Geoffrey Hinton 等人公开了那篇备受关注的 NIPS 论文，而后很多研究者与开发者都阅读了该论文并作出了一定的代码实现。机器之心在本文中将详细解释该论文提出的结构与过程，并借助 GitHub 上热烈讨论的项目完成了 CapsNet 的 TensorFlow 实现，并提供了主体架构的代码注释。本文是机
