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Capsule 是一组神经元,其活动向量(activity vector)表示特定实体类型的实例化参数,如对象或对象部分。我们使用活动向量的长度表征实体存在的概率,向量方向表示实例化参数。同一水平的活跃 capsule 通过变换矩阵对更高级别的 capsule 的实例化参数进行预测。当多个预测一致时,更高级别的 capsule 变得活跃。我们展示了判别式训练的多层 capsule 系统在 MNIST 数据集上达到了顶尖的性能,比识别高度重叠数字的卷积网络的性能优越很多。为了达到这些结果,我们使用迭代的路由协议机制(routing-by-agreement mechanism):较低级别的 capsule 偏向于将输出发送至高级别的 capsule,有了来自低级别 capsule 的预测,高级别 capsule 的活动向量具备较大的标量积
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- qq_410397152017-11-13Y还是英文的
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