文件名称：Dynamic Routing Between Capsules
文件大小：1.82MB
文件格式：PDF
更新时间：2020-11-27 11:28:56
Dynamic Routing Between Capsules
Capsule 是一组神经元，其活动向量（activity vector）表示特定实体类型的实例化参数，如对象或对象部分。我们使用活动向量的长度表征实体存在的概率，向量方向表示实例化参数。同一水平的活跃 capsule 通过变换矩阵对更高级别的 capsule 的实例化参数进行预测。当多个预测一致时，更高级别的 capsule 变得活跃。我们展示了判别式训练的多层 capsule 系统在 MNIST 数据集上达到了顶尖的性能，比识别高度重叠数字的卷积网络的性能优越很多。为了达到这些结果，我们使用迭代的路由协议机制（routing-by-agreement mechanism）：较低级别的 capsule 偏向于将输出发送至高级别的 capsule，有了来自低级别 capsule 的预测，高级别 capsule 的活动向量具备较大的标量积