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如果卷积神经网络存在根本性的缺陷,你会怎么看?

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理解 AI 最伟大的成就之一:卷积神经网络的局限性

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大神Hinton的Capsule论文终于公开,神经网络迎来新探索

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) “我的观点是把它全部抛掉,重头再来。” 今年9月的一次大会上,大神Geoffrey Hinton再次号召展开一次AI革命。 应该向何处去?实际上最近几年来,Hinton的大量精力都投入到了对capsule的研究之上。他

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Reddit 讨论:Hinton的Capsule网络真的比CNN效果更好吗?

首先,capsule 的概念与卷积的概念大部分是独立的。例如,你可以有一个完全连接的capsule网络。但是,它们确实使用了卷积,而且也被与CNN进行比较。但是,我将在接下来解释中抽象出卷积,因为这会分散我们的核心思想。 因为capsule网络与传统的神经网络

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深度学习与神经网络:最值得关注的6大趋势

神经网络的基本思想是模拟计算机“大脑”中多个相互连接的细胞,这样它就能从环境中学习,识别不同的模式,进而做出与人类相似的决定。 典型的神经网络是由数千互连的人工神经元组成,神经元是构成神经网络的基本单位。这些神经元按顺序堆叠在一起,以称为层的形式形成数百万个

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谷歌的AI大神Hinton揭开了神经网络的新面纱

如果你想指责某人在人工智能方面的大肆宣传,69岁的谷歌研究员,同时也是深度学习教父的Geoff Hinton是一个很好的候选人。 如今,神经网络转录我们的语音,识别我们的宠物,甚至可以预测病人的患病程度。但Hinton却在贬低它帮助世界的技术。“我认为我们做

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Hinton胶囊网络后最新研究:用“在线蒸馏”训练大规模分布式神经网络

在提出备受瞩目的“胶囊网络”(Capsule networks)之后,深度学习领域的大牛、多伦多大学计算机科学教授Geoffrey Hinton近年在distillation这一想法做了一些前沿工作,包括Distill the Knowledge in a N

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胶囊网络(Capsule Network)在文本分类中的探索

文本建模方法大致可以分为两类:(1)忽略词序、对文本进行浅层语义建模(代表模型包括 LDA,EarthMover’s distance等); (2)考虑词序、对文本进行深层语义建模(深度学习算法,代表模型包括 LSTM,CNN 等)。 在深度学习模型中,空间模

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