Feb, 2018

胶囊网络的改进可解释性：一致性相关路径

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TL;DR本文介绍了 Capsule 网络的架构和行为，并说明了该网络的潜在可解释性，通过在不同层中包含胶囊代替 CNN 的卷积层，我们展示了 Deep learning 结构转为透明网络的可能性。
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发现论文，激发创造
  • 深度神经网络的理解、可视化和解释调查

    该篇论文综述了深度神经网络在机器学习中的应用，针对一些需要保证安全性的决策（如控制系统和医疗应用），介绍了当前解释性人工智能（XAI）领域的研究，探究和解释 DNNs 内部和整体行为的方法。

    Feb, 2021

  • 基于胶囊网络架构学习的表征特点研究

    本文系统性地评估了 Capsule Networks 的可解释性，并分析了 MNIST、SVHN、PASCAL-part 和 CelebA 数据集中编码的表示是否真正将部分整体关系编码在学习表示中，结果表明 CapsNets 中的表示可能并没有像文献中常常表述的那样解耦并且严格相关于部分整体关系。

    May, 2023

  • 解决谜题：推导深度网络的最优解释

    通过整合不同的解释方法并利用非线性的 “解释优化器”，我们提出了一种新颖的框架，旨在增强深度神经网络的可解释性，并通过实验证实了其有效性。

    May, 2024

  • 基于胶囊网络的层次化物体中心学习

    该论文研究了 CapsNets（胶囊网络）的吸引人之处，并聚焦于解锁其全部潜能的三个关键问题：路由算法的有效性、提取更有效的第一层胶囊、以及胶囊网络中的部分关系学习。此外，还展示了 CapsNets 在实际应用中的潜力，包括无人机的自主定位、合成数据集中的四元数旋转预测和生物医学成像中的肺结节分割。该论文的研究结果对于深入理解 CapsNets 并突破复杂的计算机视觉挑战具有重要意义。

    May, 2024

  • 深度神经网络的解释处理

    本文发现了一个问题：通过微调输入图像，我们可以演示图像识别的解释方式可以通过进化策略对其进行任意操作。通过我们的 Adversarial XAI 算法 AttaXAI，我们能够在不使用梯度或其他模型内部的情况下，成功地在黑盒设置下操作解释方法，从而实现了对图像做微小改变却使 XAI 方法输出特定解释的目标。

    Nov, 2022

  • 面向多标签分类的上下文感知胶囊网络

    我们提出了一种改进的胶囊网络架构，包括新的路由权重初始化技术、利用条件随机场利用主要胶囊激活之间的语义关系的改进 CapsNet 设计和基于 Cholesky 变换的相关模块，为多标签分类任务提供了更好的可扩展性。

    Oct, 2018

  • 深度 Capsule 网络

    DeepCaps 是一个使用三维卷积动态路由算法的深度胶囊网络架构，通过引入识别物理属性的类独立编码器网络，使用重构损失作为正则化项，实现在 CIFAR10，SVHN 和 Fashion MNIST 上胶囊网络领域最先进的结果，并减少 68％的参数。

    Apr, 2019

  • 学习与胶囊：一项调查

    介绍了胶囊网络的基本概念和动机，以及它们在图像识别、视频、自然语言处理、医学成像等领域的广泛应用，探讨了胶囊网络研究中的主要障碍和未来研究的方向。

    Jun, 2022

  • 可解释的图形胶囊网络用于物体识别

    本文提出了一种可解释的基于图池化的多头注意力的 Capsule 网络，旨在覆盖 CapsNet 分类的缺陷。新模型达到更好的分类性能，并在机器学习中提供更好的解释能力，具有潜在的实用价值。

    Dec, 2020

  • 从聚类到聚类解释的神经网络方法

    提出基于神经网络和聚类模型的可解释 AI 框架，能够对数据的簇分配进行高效和可靠的解释，并且从分析数据和表示中提取新的见解。

    Jun, 2019