【摘 要】
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针对卷积神经网络(CNN)特征表达的空间信息缺陷问题,深度学习的创始人之一G.E.Hinton提出胶囊网络(Capsule Network)模型。相比于CNN网络特征,该模型的特征呈矢量化,能描述部
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学物联网学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61372123,61701252)
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针对卷积神经网络(CNN)特征表达的空间信息缺陷问题,深度学习的创始人之一G.E.Hinton提出胶囊网络(Capsule Network)模型。相比于CNN网络特征,该模型的特征呈矢量化,能描述部分到整体之间的位置变换信息。为了更好的理解基本仿射变换下的胶囊网络的特征,本文借助Tensorflow中集成的仿真工具Tensorboard,从可视化的角度来研究平移、旋转等基础仿射变换下的胶囊网络特征。不仅如此,本文为平移、旋转过程中的实验结果准确性提供了评价指标。实验结果表明:胶囊网络的确可以通过内部集成的
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