此前，跨象乘云™ 介绍了《取代 CNN？Hinton 开源胶囊网络模型》。Geoffrey Hinton 认为，尽管卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）已经做出了令人惊艳的成绩，但还是存在着一些根本性问题。是时候开始思考新的解决方案和改进了。现在就让我们一起来了解一下胶囊网络 —— CapsNet （Capsule Networks）将神经元的标量输出转换为向量输出提高了表征能力，我们不仅能用它表示图像是否有某个特征，同时还能表示这个特征的旋转和位置等物理特征。本文从可视化的角度出发详解释了 CapsNet 的原理的计算过程，非常有利于直观理解它的结构。[……]
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取代CNN？Hinton开源胶囊网络模型
深度学习之父，Google Brain 人工智能团队首席科学家：Geoffrey Hinton，在10月份发表了备受瞩目的 Capsule Networks (CapsNet)，大有要用它取代 CNN —— 卷积神经网络模型的气势。Hinton 早在 2017 年 10 月，便发布《 Dynamic Routing Between Capsules 》论文，介绍全新的一代深度学习模型：胶囊网络。
目前的神经网络中，每一层的神经元都做的是类似的事情，比如一个卷积层内的每个神经元都做的是一样的卷积操作。而 Hinton 坚信，不同的神经元完全可以关注不同的实体或者属性，比如在一开始就有不同的[……]