让蜘蛛不抓取网站的文件夹,python学了能干嘛,动易 网站顶部导航 sitefactory,广州新媒体运营公司排行榜【深度学习基础模型】胶囊网络#xff08;Capsule Networks, CapsNet#xff09;详细理解并附实现代码。
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【深度学习基础模型】胶囊网络Capsule Networks, CapsNet详细理解并附实现代码。 文章目录 【深度学习基础模型】胶囊网络Capsule Networks, CapsNet详细理解并附实现代码。1. 算法提出2. 概述3. 发展4. 应用5. 优缺点6. Python代码实现 参考地址https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ 论文地址https://arxiv.org/pdf/1710.09829
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1. 算法提出
胶囊网络CapsNet由Geoffrey Hinton等人在2017年提出旨在克服传统卷积神经网络CNN在处理图像变形和视角变化时的局限性。Hinton的研究主要集中在生物神经系统的启发尝试构建一种能够更好地理解图像中空间层次关系的网络结构。
2. 概述
胶囊网络的核心思想是用“胶囊”来替代传统神经元。每个胶囊包含多个神经元这些神经元通过一个向量而不是标量进行连接从而能够传递更丰富的信息。胶囊可以传递以下信息
特征的位置特征在图像中的位置。特征的颜色和方向特征的其他属性如颜色和方向。
胶囊网络通过局部的Hebbian学习机制来进行训练重视输出层的正确预测从而增强网络对特征的学习。
3. 发展
胶囊网络的发展主要集中在以下几个方面
结构改进研究者们对胶囊的层次结构、连接方式和参数进行优化以提高网络性能。性能提升在不同数据集上的测试包括图像分类和目标检测证明胶囊网络在处理复杂变形时的有效性。应用扩展逐渐将胶囊网络应用于其他领域如自然语言处理和视频分析探索其在不同任务中的表现。
4. 应用
胶囊网络在多个领域中表现出色包括
图像分类CapsNet在MNIST等数据集上表现优异能够更好地处理图像的旋转和变形。目标检测通过更好地捕捉物体的空间关系胶囊网络在目标检测任务中展现了潜力。医学影像在医学图像分析中胶囊网络能够帮助识别复杂的图像模式如肿瘤检测。
5. 优缺点
优点
信息传递丰富胶囊网络通过向量连接能够传递更多信息从而更好地理解特征的空间关系。抗干扰能力强对输入的形变和视角变化具有较好的鲁棒性。可解释性强胶囊网络能够提供更易于理解的中间表示有助于模型的可解释性。
缺点
计算开销大由于胶囊之间的复杂连接训练和推理的计算成本较高。训练困难由于胶囊网络结构的复杂性训练过程相对较慢调试也较为复杂。数据需求在某些情况下胶囊网络需要大量数据才能发挥其优势。
6. Python代码实现
以下是一个简单的胶囊网络实现示例基于TensorFlow和Keras框架。该示例展示了胶囊网络的基本结构和工作原理。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, backend as Kclass CapsuleLayer(layers.Layer):def __init__(self, num_capsules, dim_capsule, routings3):super(CapsuleLayer, self).__init__()self.num_capsules num_capsulesself.dim_capsule dim_capsuleself.routings routingsdef build(self, input_shape):self.W self.add_weight(shape[input_shape[-1], self.num_capsules, self.dim_capsule, input_shape[-1]],initializerglorot_uniform,trainableTrue)def call(self, inputs):inputs_expand K.expand_dims(inputs, axis1)inputs_hat K.map_fn(lambda x: K.batch_dot(x[0], x[1]), (inputs_expand, self.W), dtypefloat32)b K.zeros(shape[K.shape(inputs)[0], self.num_capsules, inputs.shape[1]])for i in range(self.routings):c K.softmax(b)outputs K.batch_dot(c, inputs_hat, [2, 1])b K.batch_dot(outputs, inputs_hat, [1, 2])return K.sqrt(K.sum(K.square(outputs), -1))class CapsNet(models.Model):def __init__(self, input_shape, n_class, dim_capsule, num_capsules):super(CapsNet, self).__init__()self.conv1 layers.Conv2D(256, (9, 9), strides1, paddingvalid, activationrelu, input_shapeinput_shape)self.primary_capsules layers.Conv2D(256, (9, 9), strides2, paddingvalid, activationrelu)self.capsule_layer CapsuleLayer(num_capsules, dim_capsule)def call(self, inputs):x self.conv1(inputs)x self.primary_capsules(x)x self.capsule_layer(x)return x# 示例使用
input_shape (28, 28, 1)
n_class 10
dim_capsule 16
num_capsules 10
capsnet CapsNet(input_shape, n_class, dim_capsule, num_capsules)# 随机输入
input_data tf.random.normal((1, 28, 28, 1))
output capsnet(input_data)
print(输出, output)代码解释
CapsuleLayer类定义了胶囊层包括权重初始化、输入扩展和路由机制。CapsNet类实现了胶囊网络的结构包括卷积层和胶囊层。call方法在前向传播中通过卷积层和胶囊层处理输入数据。示例使用创建一个CapsNet实例并输入随机数据打印输出结果。
该代码展示了胶囊网络的基本工作原理体现了其如何通过胶囊结构传递丰富的信息进而更好地理解输入数据的特征。
