capsule network - 腾讯云开发者社区

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Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network

本库用 Pytorch 实现的 Capsule Network 基于以下论文： Dynamic Routing Between Capsules by Sara Sabour, Nicholas Frosst...and Geoffrey Hinton https://arxiv.org/abs/1710.09829 官方用 TensorFlow 实现的 Capsule Network 的论文地址如下： https...35.8s per epoch（twice the batch size -> half the iteration） Github 地址 https://github.com/danielhavir/capsule-network

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胶囊网络(Capsule Network)在文本分类的探索

然后到目前为止，并没用工作将capsule network应用于自然语言处理中（e.g.,文本分类) 。我们针对capsule network在文本分类任务上的应用做了深入研究。...对于传统的分类问题，capsule network取得了较好性能（我们在6个benchmarks上进行了实验，capsulenetwork在其中4个中取得了最好结果）。...由于本文的重点是研究capsule network相对已有分类算法（e.g., LSTM, CNN）是否有提升，我们并没用与网络结构太过复杂的模型进行对比。实验结果如下： ?...从表中我们可以看出，当我们用单标签数据对模型进行训练，并在多标签数据上进行测试时，capsule network的性能远远高于LSTM、CNN等。 ? ?...https://jhui.github.io/2017/11/14/Matrix-Capsules-with-EM-routing-Capsule-Network/ https://spaces.ac.cn

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拆解式解读如何用飞桨复现胶囊神经网络（Capsule Network）

他的胶囊网络（Capsule Network）一经发布就震动了整个人工智能领域。...这种网络基于一种被Hinton称为胶囊（capsule）的结构，只需要较少的数据就能获得较好的泛化能力，更好的应对模糊性，处理层级结构和位姿。2017年，他发表了囊间动态路由算法，用于胶囊网络。 ?...下面让我们一起来探究Capsule Network网络结构和原理，并使用飞桨进行复现。...scalar_factor * fluid.layers.elementwise_div(vector, vec_abs) return(vec_squashed) def capsule...Capsule显露了它处理不同位姿的本领！下图是胶囊数和向量维度对性能的影响。 ?

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Network In Network

论文Network In Network(Min Lin, ICLR2014).

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Network In Network

最近提出的 maxout network【8】中，特征maps 的数量通过对 affine feature maps 最大池化降低。...和传统卷积层中进行的线性分类相比较，maxout network 可以对位于凸集合中的概念进行分类。这使得 maxout network 的性能在好几个公共测试数据库上名列前茅。...但是 maxout network 有一个前提假设，那就是学习的概念位于凸集合中，但是这有时不成立。这就需要采用一个可以近似更广义函数的逼近器。...于是我们提出了 Network In Network 结构，使用 MLP 来对图像块提取更加抽象的特征。 3 Network In Network ?

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欲取代CNN的Capsule Network究竟是什么来头？它能为AI界带来革命性转折么？

——Geoffrey Hinton 酝酿许久，深度学习之父Geoffrey Hinton终于在上月发表了备受瞩目的Capsule Networks(CapsNet)。...2017年 10月26日，Hinton又发表了一项开创性的论文——Capsule Networks（胶囊网络），或将再次改写深度学习的发展历程。...复制Repo： git clone https://github.com/bourdakos1/capsule-networks.git 2....原文链接：https://hackernoon.com/capsule-networks-are-shaking-up-ai-heres-how-to-use-them-c233a0971952?

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Siamese Network & Triplet NetWork

Siamese Network（孪生网络）简单来说，孪生网络就是共享参数的两个神经网络 ? 在孪生网络中，我们把一张图片$X_1$作为输入，得到该图片的编码$G_W(X_1)$。...由于相似的图片应该具有相似的特征（编码），利用这一点，我们就可以比较并判断两张图片的相似性孪生网络的损失函数传统的Siamese Network使用Contrastive Loss（对比损失函数）...；验证标题与正文的描述是否一致（标题和正文长度差别很大），或者文字是否描述了一幅图片（一个是图片，一个是文字）就应该使用Pseudo-Siamese Network Triplet Network（三胞胎网络...）如果说Siamese Network是双胞胎，那Triplet Network就是三胞胎。...Triplet Network在CIFAR，MNIST数据集上效果均超过了Siamese Network ?

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Capsule：开源的JVM应用部署工具

在capsule首次安装时，其正常运行需要依赖在1个临时目录中生成的一些文件，随后用户可以在任何时刻删除这些文件，不会对capsule产生任何不良影响。...Capsule Magic with Caplets 通过Caplets实现的Capsule魔法 Capsule之所以能保持简单还能提供这些功能主要归功于caplets，以模块化定制Capsule行为。...Caplets可以嵌入到1个capsule，或者单独进行包装并使用命令行包装和修改现有capsule行为。...1467463 capsule-maven-1.0.jar 如你所见， WAR包含Capsule 类，这意味着它是一个capsule，也是嵌入式JAR，而 capsule-maven-1.0.jar是...608 META-INF/MANIFEST.MF 161596 Capsule.class 1467463 capsule-maven-1.0.jar 266 app.js 当capsule发布

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networkmanager和network区别_network graph

可以和network服务一起并行运行（systemctl start|stop|restart|status network），后续估计会被NetworkManager完全替代。...系统会优先启动NetworkManager，再启动network避免NetworkManager的配置被篡改。...对于全局设置，请使用该/etc/sysconfig/network文件。...，但需要down和up，nmcli dev disconnect interface-name && nmcli con up interface-name 在启动时，network读取所有ifcfg...只有这些扩展名被排除：.old，.orig，.rpmnew，.rpmorig，和.rpmsave ifup的逻辑 ifup寻找一个名为/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-XXX

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深度学习: NIN (Network in Network) 网络

Introduction 出自新加坡国立大学2014年的论文Network In Network。该设计后来为 ResNet 和 Inception 等网络模型所借鉴。

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service network restart重启失败_network restart

Linux重启网络服务用systemctl restart networking Ubuntu Server: Fail to restart networking.service: Unit network.service

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3732: Network

3732: Network Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 395 Solved: 179 [Submit][Status] Description

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Siamese network

孪生神经网络有两个输入（Input1 and Input2）,将两个输入feed进入两个神经网络（Network1 and Network2），这两个神经网络分别将输入映射到新的空间，形成输入在新的空间中的表示...，就应该使用pseudo-siamese network。...传统的siamese network使用Contrastive Loss。损失函数还有更多的选择，siamese network的初衷是计算两个输入的相似度,。...Siamese network是双胞胎连体，整一个三胞胎连体行不行？...Triplet network6. Siamese network的用途有哪些？这个可以说太多了，nlp&cv领域都有很多应用。

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Docker Network

、none、Network plugins。...自定义 bridge 除了使用默认 docker0 作网桥以为还可以使用 docker network 相关命令自定义网桥: docker network create 1ess-net 再查看 network...指定使用的网络模式，再创建两个容器: docker run --name box3 --network 1ess-net busybox docker run --name box4 --network...host 网络 host 模式使用是在容器启动时候指明 –network host，此时容器共享宿主机的 Network Namespace，容器内启动的端口直接是宿主机的端口，并且容器不会创建网卡和...none 网络使用 –network none 选项指定其网络模式，在该模式下虽然容器有着自己的 Network Namespace，但是容器内没有网卡、IP、路由信息，只有一个 lo 回环接口。

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Pointer Network

Pointer Network是seq2seq模型的一种变型。seq2seq模型是一种编码-解码框架的端到端生成模型，已经在机器翻译、对话生成、语法改错等领域有了成功的进展。本文不再赘述。...此处主要介绍Pointer Network的基本原理和作用。...Pointer Network的主要作用 Pointer Network主要用于解决组合优化问题，传统的优化问题寻优一般使用启发式的搜索算法，基于Pointer Network主要是对源数据进行组合...Pointer Network的模型框架 ? 对于凸包问题，可以简述为：可定图中若干点，选取其中几个连接成凸多边形使得该多边形能包含图中所有的点。...（3）区别于seq2seq +Attention模型，Pointer Network直接使用Attention的权重信息作为位置重要性的概率分布输出 ?

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Neural Network

所以说，Neural Network是一种很powerful同上也是complicated的模型，另外，当hidden层神经元数量大的时候计算量会非常大。比如下面的一个例子，有一个圆形区域，里面的+!...3.Neural Network 之前已经介绍过三种线性模型：linear classification，linear regression，logistic regression。...那么下图更新之后的Neural Network： ? ? 指的就是第几层，再看一下权值w： ? l表示第几层，ij表示前一层输出个数加上当前的项。那么对于每一层的分数： ?...然后就是网络生成训练的主要部分了： class Network(object): def __init__(self, x, y): '''initialize the data...plt.plot(range(len(Accuracy)), Accuracy, c = 'blue') plt.title('The Accuracy of the Neural Network

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Neural Network

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Network Embedding

u013527419/article/details/76017528 网络表示学习相关资料 https://blog.csdn.net/u013527419/article/details/74853633 NE(Network...LINE(Large scale information network embedding) https://arxiv.org/pdf/1503.03578.pdf https://blog.csdn.net...MMDW(Max-Margin DeepWalk Discriminative Learning of Network Representation) https://www.jianshu.com/p.../be27d1be7a79 DW本身是无监督的，如果能够引入label数据，生成的向量对于分类任务会有更好的作用将DeepWalk和Max-Margin（SVM）结合起来 TADW(Network Representation...Extra Info CANE CENE(A General Framework for Content-enhanced Network Representation Learning) 问题同时利用网络结构特征和文本特征来学习网络中节点的

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【连载15】Residual Networks、Maxout Networks和Network in Network

从全局上看，ReLU可以看做Maxout的一种特例，Maxout通过网络自动学习激活函数(从这个角度看Maxout也可以看做某种Network-In-Network结构)，不对k做限制，只要两个Maxout...Network in Network‍ NIN的思想来源于《Network In Network》,其亮点有2个方面：将传统卷积层替换为非线性卷积层以提升特征抽象能力；使用新的pooling层代替传统全连接层

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卷积神经网络之-NiN 网络（Network In Network）

简介 Network In Network 是发表于 2014 年 ICLR 的一篇 paper。当前被引了 3298 次。...这篇文章采用较少参数就取得了 Alexnet 的效果，Alexnet 参数大小为 230M，而 Network In Network 仅为 29M，这篇 paper 主要两大亮点：mlpconv (multilayer...perceptron，MLP，多层感知机) 作为 "micro network" 和 Global Average Pooling（全局平均池化）。...NiN + Dropout 效果在 MNIST 上效果比 maxout +Dropout 逊色了点总结 Network In Network 通过创新的创建 MLP 卷积层，提高了网络的非线性表达同时降低了参数量...参考： https://mp.weixin.qq.com/s/UOdj14tp1sWMqgaR7aMh8g http://teleported.in/posts/network-in-network/

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3732: Network

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