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一种基于 EEG 的帕金森病诊断方法：使用胶囊网络
本文提出了一种基于脑电图的方法来诊断帕金森病，通过使用插值方法将脑电图信号的频带能量映射到二维图像中，并使用胶囊网络（CapsNet）进行分类，短期 EEG 部分的正确率达到 89.34％。通过在不同 EEG 带上分类的比较，我们发现在伽马
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3 years ago
ICML
基于胶囊网络的深层异常检测方法探索
本文探索基于胶囊神经网络的深度异常检测技术，开发了基于预测概率和重建误差的正常性评分函数来评估未见过图像的异常性，结果表明基于预测概率的方法表现出色，而基于重建误差的方法相对较敏感。
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5 years ago
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
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6 years ago
具有可训练路由程序的广义胶囊网络
本文提出了一种名为 G-CapsNet 的改进版 CapsNet 网络结构，将路由过程嵌入到卷积神经网络的优化过程中，使得耦合系数完全可训练，该网络在 MNIST 数据集上取得了类似于原论文中的性能，并测试了堆叠多个胶囊层的可能性。
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6 years ago
HitNet：一个嵌入 Hit-or-Miss 层的胶囊神经网络，加上混合数据增强和幽灵胶囊
本文介绍了如何通过使用 Hit-or-Miss 层，针对分类任务中的神经网络进行简化，并使用特定的向心损失函数针对性训练胶囊以获得比 CapsNet 更好的性能表现。同时，更进一步拓展了神经网络的功能，通过包括重构网络，实现了用给定类别图像
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6 years ago
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