Dynamic Routing Between Capsules——黄海波团队的论文，提出了一个胶囊网络的改进-Toy模板网

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在深度学习领域，神经网络(NN)已经成为一个非常有效、普遍且广泛应用的机器学习技术。而最近，随着大数据、计算能力的提升以及深度学习模型的性能指标的提高，神经网络已逐渐成为解决各种各样的问题的利器。近年来，胶囊网络(CapsNet)便是一种被广泛应用于视觉、文本等高维数据的神经网络结构，在许多任务上都取得了优异的成绩。但是，由于缺少动态路由算法的支持，使得胶囊网络难以适应不断变化的输入要求，因此限制了其在实际生产环境中的应用。

团队(IBM Watson AI Lab)近日在公布其《Dynamic Routing Between Capsules》一文，这是一种动态路由算法的论文。该算法可以有效缓解深度学习模型对输入变化的敏感性，并对生成的特征向量进行更好地泛化，因此能够用于视觉、语音、语言、金融等领域。

本文作者黄海波( )、苏伟( )和李国祥( )三人，分别就“Dynamic Routing Between Capsules”一文做了系统的阐述，力争将这一核心算法的理论和实践结合起来，带给读者更加深刻的理解和思考。他们从神经元网络的研究出发，提出了胶囊网络的结构原理；从输入输出之间的动态路由算法出发，推导出了动态路由网络的设计思路；最后，通过实际的代码实例，验证了其有效性及可行性。

为了帮助读者快速了解胶囊网络和动态路由网络的区别，作者首先从神经元网络出发，详细分析了其结构、训练方法、性能评估标准、可靠性保证以及研究趣点。然后，在介绍胶囊网络时，详细讨论了其结构，特别是胶囊层的设计。接着，在介绍动态路由网络之前，作者先回顾了什么是动态路由算法文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-721352.html

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