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摘要:
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Tensor-board,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胶囊模块去学习和输出包括视觉实体正确的姿态、形变等信息在内的“实例化参数”,胶囊网络(Capsule Network)对于位置、方向变化的处理比传统技术方法更直观.
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文献信息
篇名 基于仿射变换的胶囊网络特征研究
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 胶囊网络 仿射变换 可视化
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 语文与研究通讯
研究方向 页码范围 1508-1516
页数 9页 分类号 TP391
字数 4284字 语种 中文
DOI 10.16798/j.issn.1003-0530.2018.12.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张索非 南京邮电大学物联网学院 16 61 4.0 7.0
2 吴晓富 南京邮电大学通信与信息工程学院 25 57 5.0 6.0
3 付家慧 南京邮电大学通信与信息工程学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
胶囊网络
仿射变换
可视化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
总下载数(次)
13
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导