从网上找到了一个胶囊式的导航菜单，但是运行之后发现，并不能实现切换的功能（选中另一个菜单，上一个菜单的高亮背景取消，新选中的菜单高亮背景显示），是因为缺少js实现切换功能，现在小编告诉大家如何使用js实现菜单切换。原胶囊式菜单地址：http://www.ziqiangxuetang.com/try/bootstrap3-navigation-basicpills/加入js能切换的代码：<ht
原创
2016-11-25 11:21:33
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CNN现存的问题就是池化提供了局部不变性，但是丢失了位置等信息。 1和4无法检测出来。 使用胶囊作为网络的基本单元。 计算结果封装到一个特征向量中。用来表示可视实体，包括姿态、方位、大小等。动态路由算法代替池化操作，以保留相关的方位信息。特征向量表示可视实体：实体的存在概率具有局部不变性：胶囊覆盖的有限视觉域内的实体变换姿态时，是不变的。 实体的实例化参数具有等变性，由于实例化参数表示实体的姿态坐
0 - 背景 Geoffrey Hinton是深度学习的开创者之一，反向传播等神经网络经典算法发明人，他在去年年底和他的团队发表了两篇论文，介绍了一种全新的神经网络，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。1 - 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——
目录背景介绍卷积神经网络不足之处位姿胶囊是什么？胶囊的工作原理1.输入向量的矩阵乘法2.输入向量的标量加权3.加权输入向量之和4. 向量到向量的非线性变换囊间动态路由算法(精髓所在）损失函数编码器解码器性能评估 背景介绍Geoffrey Hinton，深度学习的开创者之一，反向传播等神经网络经典算法的发明人，2017年10月发表了论文，介绍了全新的胶囊网络模型，以及相应的囊间动态路由算法
胶囊网络（CapsulesNet）理解:一.回顾CNN: CNN网络层级结构 CNN网络一共有5个层级结构：输入层卷积层激活层池化层全连接FC层1.输入层 与传统神经网络/机器学习一样，模型需要输入的进行预处理操作，常见的3中预处理方式有：去均值归一化PCA/SVD降维等2.卷积层 &
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2023-07-27 19:05:26
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基于语义规则的胶囊网络跨域情感分类论文ABSTRACTI. INTRODUCTIONII. RELATED WORKA. CROSS-DOMAIN SENTIMENT CLASSIFICATIONB. CAPSULE NETWORKSIII. OUR METHODOLOGYA. PROBLEM DEFINITIONB. FRAMEWORK OVERVIEWC. OUR METHODOLOGY1)
https://m.thepaper.cn/baijiahao_8690116https://www.zhihu.com/question/289666926/answer/2954204725https://zhuanlan.zhihu.com/p/130490034自从ResNet开始，大家逐渐使用步长为2的卷积层替代Size为2的池化层，二者都是对特征图进行下采样的操作。池化层的主要意义（目
胶囊网络近日学习深度神经网络了解到胶囊网络，且胶囊网络解决了CNN的一些缺点，通过查阅资料决定按照自己的理解整理一下。1. 简单了解胶囊网络首先胶囊网络（Capsual Network）是NeurIPS 2017的一项工作。作者首先总结了当前卷积神经网络的限制与不足：①CNN通过池化操作获得invariance，有助于分析，但是同时一些局部信息也会丢失。如果数据发生旋转、倾斜，其效果会很差 ②CN
一、理论学习1、胶囊结构胶囊可以看成一种向量化的神经元。对于单个神经元而言，目前的深度网络中流动的数据均为标量。例如多层感知机的某一个神经元，其输入为若干个标量，输出为一个标量（不考虑批处理）；而对于胶囊而言，每个神经元输入为若干个向量，输出为一个向量（不考虑批处理）。前向传播如下所示：其中Ii为第i个输入（向量），Wi为第i个权值（矩阵），Ui为中间变量（向量），由输入和权值叉乘获得。ci为路由
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2023-07-04 09:29:42
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卷积神经网络在深度学习和计算机视觉应用中都有着举足轻重的地位，可以说CNN是目前深度学习的主流方法了。在CNN这样普遍化的工业应用之后，也许你会思考，我们能否更进一步，构造出性能超越CNN的网络结构？解铃还须系铃人，当年提出CNN的Hinton经过多年研究，在2017年11月提出了著名的胶囊网络(Capsule Nets)，并在mnist数据识别任
胶囊网络的概念与理解胶囊网络概述人工神经元不应当追求神经元活动中的视角不变性，（使用单一的标量输出来总结一个局部池中的重要特征的检测器的活动）。而应当使用局部的胶囊，这些胶囊对其输入执行一些相当复杂的内部计算。然后将这些计算的结果封装成一个包含信息丰富输出的小向量，每个胶囊学习辨识一个有限的观察条件和变形范围内隐式定义的视觉实体，并输出实体在有限范围内存在的概率及一组实例参数。实例参数可能包含相对
Capsule Networks：A Survey基于动态路由的胶囊网络在文本分类上的探索：github地址Investigating Capsule Networks with Dynamic Routing for Text Classification卷积神经网络取得了很大的成功，也很受欢迎。但是，它也不是适合所有的任务，架构上的一些缺陷，导致它并不能很好的完成一些任务。CNNs提取图像中的
1、capsule 网络Hinton团队在2017年 发表 Dynamic Routing Between Capsules 一文。capsule是使用向量来表示参数的一组神经元,或者说是特征.文中，capsule是为了改善CNN而提出。更高层的capsule代表了更大局域的图片。capsule network 没有像 CNN 池化层那样丢失信息。 对于CNN而言，两张图片是类似的，因为它们包含相
胶囊网络（Capsule networks, CapsNets）是一种热门的新型神经网络架构，它可能会对深度学习特别是计算机视觉领域产生深远的影响。等一下，难道计算机视觉问题还没有被很好地解决吗？卷积神经网络（Convolutional neural networks, CNNs）已在分类、定位、物体检测、语义分割或实例分割等各种计算机视觉任务中达到了超人类水平，难道我们所有人没有注意到这些难以置
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2023-09-12 22:03:32
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摘要 胶囊意为一组神经元，其激活向量反映了某类特定实体（可能是整体也可能是部分）的表征。我们使用激活向量的模长来描述实体存在的概率，用激活向量的方向表征对应实例的参数。某一层级的活跃胶囊通过模型变换做出预测，预测结果会用来给更高层级的胶囊提供实例参数。当多个预测值达成一致时，一个高层级的胶囊就会被激活。论文中展示了差异化训练的多层胶囊系统可以在MNIST上达到当前最高水
胶囊神经网络背景Geoffrey Hinton是深度学习的开创者之一，反向传播等神经网络经典算法发明人，他和他的团队提出了一种全新的神经网络，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，
