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Capsule Network/证据
方法证据记录

Capsule Network

A Capsule Network (CapsNet) is a deep learning architecture introduced by Sara Sabour, Nicholas Frosst and Geoffrey Hinton in 2017 that organises neurons as vectors (capsules) rather than scalar activations, so that spatial hierarchy and pose (orientation) information are encoded directly. It was proposed to overcome the fragility of convolutional networks to changes in viewpoint.

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源记录

引文逐字复制自方法源记录。这些引文不代表任何层级的验证。

Capsule Network (CapsNet)
分类方法记录 · ml-model / deep-learning
  • Sabour, S., Frosst, N. & Hinton, G. E. (2017). Dynamic Routing Between Capsules. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). · URL
  • Hinton, G. E., Sabour, S. & Frosst, N. (2018). Matrix Capsules with EM Routing. International Conference on Learning Representations (ICLR). · URL
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Same method familyKnowledge Distillationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyNeural Architecture Searchmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRandom Forestmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySupport Vector Machinemachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

证据状态

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来源

从方法源记录复制的 2 条记录的引文。

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