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胶囊网络动态路由详解介绍.ppt

胶囊网络

动态路由

EM动态路由

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19页

ppt详细讲了Hinton的胶囊网络的背后动机，动态路由算法，网络结构，及EM路由的胶囊网络，并分析了网络的卷积计算过程。

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汇报人：端木明星

2019.12.26

Dynamic Routing Between Capsules

MATRIX CAPSULES WITH EM ROUTING

Outline:

Dynamic Routing Between Capsules

CNN vs. Capsules

the Motivation of Capsules

Basic Capsule Network principles

Brief Overview of two CapsNets

Experiments

CNN vs. Capsules:

Dynamic Routing Between Capsules

Professional terms ：

Invariance ：

The representation does not change according to the transformation ， Such

as object translational Invariance of the space, it is about not sensitive.

Equivariance ：

The object representation remains the same after the transformation matrix

is used.

CNN:

•

Because of pooling,CNN loses

coordinate frame.

•

Poor ability to resist attacks.

•

The lack of viewpoint invariant.

•

Output a value.

Capsules :

•

The representational ability of

coordinate frame.

•

Equivariance.

•

Output a vector

the Motivation of Capsules:

Dynamic Routing Between Capsules

•

Receptive field is generally understood by pixel level operations such

as 3×3 or 5×5, so the convolutional layer always tries to understand

local features and information. CNN loses coordinate frame because of

pooling.

•

A capsule is a group of neurons whose activity vector represents the

instantiation parameters of a specific type of entity.

•

Using the length of the activity vector to represent the probability that

the entity exists and its orientation to represent the instantiation

parameters.

剩余18页未读，继续阅读

将hrnet网络去掉last_layer层后连接胶囊网络构成新的网络，应该怎么在hrnet网络的HighResolutionNet结构代码中增加来自胶囊网络的PrimaryCapsLayer、AgreementRouting和CapsLayer的结构代码

要将HRNet网络的HighResolutionNet结构与胶囊网络的PrimaryCapsLayer、AgreementRouting和CapsLayer结构连接起来，需要进行如下步骤： 1. 首先，在HRNet的HighResolutionNet结构中增加胶囊网络的PrimaryCapsLayer层...

将hrnet网络去掉last_layer层后连接胶囊网络构成新的网络，应该怎么在hrnet网络的HighResolutionModule结构代码中增加胶囊网络的PrimaryCapsLayer、AgreementRouting和CapsLayer的结构代码

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将hrnet网络与胶囊网络融合成一个新网络的过程中，在新的结构搭建部分怎么写源码；最后的结构输出尺寸是按照hrnet中的x的size大小，还是按照胶囊网络返回的x的size大小

2. 按照胶囊网络的输出尺寸：如果你更关注胶囊网络的动态路由和胶囊表示，你可以根据胶囊网络的输出尺寸来设计新网络的结构。在这种情况下，你可以将HRNet的输出特征图调整为与胶囊网络输出一致的尺寸。假设胶囊...

胶囊网络matalb代码

2. 创建胶囊层：胶囊层是胶囊网络的核心组成部分，通过对输入进行线性变换和动态路由，将信息传递给下一层。可以使用`capsuleLayer`函数创建胶囊层。 3. 定义胶囊网络架构：根据具体问题的需求，设计并定义胶囊网络...

胶囊网络图像分类代码

关于胶囊网络的图像分类代码，可以在网上...如果您需要查找关于胶囊网络图像分类的代码，可以参考基于PyTorch的CapsNet代码详解。这个代码详细解释了胶囊网络的实现过程，可以帮助您理解和实现胶囊网络的图像分类任务。

胶囊网络 pytorch实现

首先，需要定义网络的结构，包括胶囊层和路由算法等。其次，利用PyTorch的自动微分，对整个网络进行反向求导。最后，通过优化器对网络进行训练，使得其能够最优地完成某些任务。 Pytorch实现的胶囊网络具有许多优点...

将hrnet网络去掉last_layer层后连接胶囊网络构成新的网络整体，在hrnet网络的HighResolutionModule结构代码中增加胶囊网络的PrimaryCapsLayer、AgreementRouting和CapsLayer的结构代码后，载入的预训练权重为seg_hrnet_w48_train_512x1024_sgd_lr1e-2_wd5e-4_bs_12_epoch484.yaml，要怎么基于此新的网络整体修改这个预训练权重才能保证正常运行

这包括 HRNet 的所有层和你添加的胶囊网络的层。 3. 如果新的网络整体与原始的 HRNet 结构不兼容，你可能需要调整或者重新初始化一些参数。确保新添加的胶囊网络部分与 HRNet 的其他部分能够协调工作。 4. 最后，...

传统神经网络和新型神经网络的区别

2. 训练方式：传统神经网络通常使用反向传播算法进行训练，而新型神经网络则采用更加复杂的训练方式，如生成对抗网络中的对抗训练、胶囊网络中的动态路由、可微分编程中的强化学习等。另外，新型神经网络在某些...

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