【摘 要】
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胶囊网络是一种新型的网络架构,在胶囊网络中,传统神经网络中的神经元被聚合在一起形成胶囊,胶囊之中的信息包括位姿矩阵与激活值,住姿矩阵与计算机图形学中的视角不变的变换
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院 吉林长春130012吉林大学软件学院 吉林长春130012;
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胶囊网络是一种新型的网络架构,在胶囊网络中,传统神经网络中的神经元被聚合在一起形成胶囊,胶囊之中的信息包括位姿矩阵与激活值,住姿矩阵与计算机图形学中的视角不变的变换矩阵相乘后得到投票矩阵.在胶囊网络的聚类算法中,上层胶囊的投票矩阵可为下层胶囊投票,通过激活值展现出概率,变换矩阵在算法中进行迭代更新.损失惩罚由重构损失和传播损失组成,手动控制损失的影响程度.在重构层加入路由算法,提高其在少量训练样本上的测试效果.在MNIST数据集上,只利用三分之一的数据集,胶囊网络已达到标准的测试正确率.在针对三维图像识别的SmallNORB的图像数据集上,胶囊网络的缺失率要比最先进算法小32％.在重叠图像以及多物体识别上胶囊网络带有从根本上的结构优势.
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