粉红无敌(认证作者)
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Capsule是一种深度学习架构,它可以有效地处理嵌入式对象的识别。它由Hinton等人于2017年提出,旨在改进传统的卷积神经网络(CNN),使其能够更好地处理嵌入式对象的识别。
1. 结构:Capsule网络由两部分组成:capsules和routing by agreement。Capsules是一种特殊的神经元,它们包含多个“动态”参数,如位置、大小、方向和颜色,而不是像CNN中的静态参数(权重和偏差)。Routing by agreement是一种自适应的路由算法,它可以根据上下文信息将capsules连接起来,以便更好地捕捉嵌入式对象的结构。
2. 优势:Capsule网络的优势在于它可以更好地捕捉嵌入式对象的结构,因此可以更好地识别嵌入式对象。一,Capsule网络还可以更好地处理变形,因为它可以捕捉对象的内部结构,而不仅仅是外观。
3. 应用:Capsule网络可以用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。
4. 代码示例:是一个使用Keras实现Capsule网络的示例代码:
from keras import layers
input_image = layers.Input(shape=(28, 28, 1))
conv1 = layers.Conv2D(128, (9, 9), activation='relu')(input_image)
primary_capsules = layers.Conv2D(32, (9, 9), activation='sigmoid', name='primary_capsules')(conv1)
digit_capsules = layers.Lambda(lambda x: squash(x))(primary_capsules)
output_capsules = layers.Lambda(lambda x: routing(x))(digit_capsules)
model = Model(inputs=[input_image], outputs=[output_capsules])
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