AAAIMay, 2019

可变贝叶斯胶囊路由

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TL;DR该论文提出了一种新的 Capsule Routing Algorithm，利用 Variational Bayes 拟合 Transforming Gaussians 的混合模型，实现了 Capsule VAE 的转换，并成功解决了 MLE based models 的一个固有弱点
capsule networkscapsule routing algorithmvariational bayespose parameterstransforming gaussians
发现论文，激发创造
  • 有条件变分胶囊网络用于开放集识别

    提出了一种基于胶囊网络的 varational autoencoder 模型来进行开放式识别与未知检测任务，使用高斯先验控制胶囊特征的紧致性，获取了优秀的实验结果。

    Apr, 2021

  • 构建深度等变胶囊网络

    本文基于学习两层之间胶囊之间部分整体关系的低效性，并采用将每层的每种胶囊类型的姿态变化流形进行可训练、对称函数进行编码的胶囊网络框架，证明了该模型具有组合表示的等变性和增强的变换鲁棒性

    Aug, 2019

  • 基于加权核密度估计的快速动态路由

    通过优化胶囊网络中的动态路由方法，提高路由效率，以实现与其他领先方法相媲美的性能表现。

    May, 2018

  • 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

  • 神经网络封装

    本研究提出了一种新型的胶囊网络 EncapNet，采用两路分支的路由过程，同时引入了反馈协定来补偿临近层中信息的快速损失，该方法相较之前迭代和无监督的路由方案具有更快的计算速度和更好的性能表现，表现在 CIFAR10/100、SVHN 和 ImageNet 子集的图像分类问题上。

    Aug, 2018

  • 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

  • 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

  • 胶囊网络学习和学习数据表示

    研究 CapsNet 的路由对模型拟合的影响，胶囊表征如何帮助发现数据分布中的全局结构以及学习的数据表征如何适应和推广到新任务。研究结果表明，路由操作决定胶囊向上图层传递信息的确定性，适当的确定性与模型适应度相关；在数据已知 2D 结构的实验中，胶囊表征比标准 CNN 中的神经元更有意义；与标准 CNN 的神经元相比，延续层的胶囊更适应新的数据分布。

    Oct, 2018

  • 胶囊间的动态路由

    本文从 Capsules 和 neurons 的角度出发，探讨了用长度和方向来表示实体的存在概率和实例化参数的方法，并引入了迭代路由一致性机制，设计了一个多层 Capsule 系统，在 MNIST 上表现优异。

    Oct, 2017

  • 胶囊网络在复杂数据上的性能

    本文介绍了卷积神经网络的两个不足之处：不能考虑特征之间的重要空间关系和缺乏旋转不变性。为了解决这个问题，Hinton 等人提出了一种新型神经网络 —— 胶囊网络，该网络采用动态路由和重构正则化技术，具有旋转不变性和空间感知能力。在 MNIST 数据集上进行测试，胶囊网络的测试错误率为 0.25％，优于以前 0.39％的基准。同时，我们还尝试找到最佳配置组合，以在 CIFAR10 数据集上获得最佳测试结果。

    Dec, 2017