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
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
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。 ?
论文Network In Network(Min Lin, ICLR2014).
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 ?
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 ?
——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?
修复了一些笔误，加入了更多关于无监督学习的介绍内容，使思路更完整；以及一两句关于 Capsule 实际效果的消息。 这有可能也是知乎上面分析介绍深度学习最为全面的文章之一。...为主题做了多场报道 [1] [2]，提出了他的 Capsule 计划。Hinton似乎毫不掩饰要推翻自己盼了30多年时间才建立起来的深度学习帝国的想法 [3]。...但是从几次演讲来看，他的 Capsule 计划确实和以前的方法出入比较大。Hinton 演讲比较风趣，但是也存在思维跳跃，难度跨度太大等问题。...这些问题在他的关于 Capsule 的报告中还是比较突出的。可以说仅仅看报告很难理解完全 Hinton 的想法。我这几天结合各类资料，整理了一下 Hinton 的思路和动机，和大家分享一下。
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
他在 2011 年的时候，就第一次提出了 Capsule 结构 [9]（我们会在后面解释 Capsule 是什么）。不过那次 Hinton 打擂显然没有成功。...于是 Hinton 也提出了一个对应的结构，称为 capsule（胶囊，和微柱对应）。这就是 capsule 的由来。 但是 capsule 做了什么？之前的 CNN 又有什么问题？...通过这可以看到 Hinton 使用 Capsule 的一个原因是觉得 Capsule 相比单个神经元更适合用来做表示。...Capsule 与 coincidence filtering（巧合筛分） 那么高层的 Capsule 怎么从底层的 Capsule 获取信息呢？ 首先 Capsule 的输出是什么？...然后通过对底层的 Capsule 做 coincidence filtering（巧合筛分）决定激活哪些高层的 Capsule。
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
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。
Linux重启网络服务 用systemctl restart networking Ubuntu Server: Fail to restart networking.service: Unit network.service
3732: Network Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 395 Solved: 179 [Submit][Status] Description
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 ?
、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。
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。
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
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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