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PSCapsNet: 一种基于PyTorch的参数共享胶囊网络，源自通过Top-2分类评估卷积神经网络和胶囊网络在图像分类中的泛化性能论文的研究成果。

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简介：
PSCapsNet是基于PyTorch开发的一种参数共享胶囊网络，该模型源于研究论文《通过Top-2分类评估卷积神经网络和胶囊网络在图像分类中的泛化性能》，旨在提高图像分类任务中的泛化能力。 PSCapsNet 是一种参数共享胶囊网络的 PyTorch 实现。安装火炬环境可以使用以下命令：`conda install pytorch torchvision -c pytorch` 或者 `pip install git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master` 安装胶囊层可使用该命令：`pip install git+https://github.com/leftthomas/CapsuleLayer.git@master`。OpenCV 的安装可以使用 `conda install opencv` 命令。 数据集已上传，您无需自行下载，代码会自动处理这一部分的工作。为了训练模型，请按照以下步骤操作：启动 Visdom 服务器：`python -m visdom.server -logging_level WARNING &` 然后运行主程序： `python main.py --data_type`

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  • PSCapsNet: 一种基于PyTorch的参数共享胶囊网络，源自通过Top-2分类评估卷积神经网络和胶囊网络在图像分类中的泛化性能论文的研究成果。
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    PSCapsNet是基于PyTorch开发的一种参数共享胶囊网络，该模型源于研究论文《通过Top-2分类评估卷积神经网络和胶囊网络在图像分类中的泛化性能》，旨在提高图像分类任务中的泛化能力。 PSCapsNet 是一种参数共享胶囊网络的 PyTorch 实现。安装火炬环境可以使用以下命令：`conda install pytorch torchvision -c pytorch` 或者 `pip install git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master` 安装胶囊层可使用该命令：`pip install git+https://github.com/leftthomas/CapsuleLayer.git@master`。OpenCV 的安装可以使用 `conda install opencv` 命令。 数据集已上传，您无需自行下载，代码会自动处理这一部分的工作。为了训练模型，请按照以下步骤操作：启动 Visdom 服务器：`python -m visdom.server -logging_level WARNING &` 然后运行主程序： `python main.py --data_type`
     
  • 胶囊神经网络GitHub源码
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    本项目提供了一个开源的胶囊网络实现方案，适用于研究和实验目的。代码基于PyTorch编写，旨在帮助开发者理解和应用胶囊网络技术。 原地址指向的是GitHub上的一个项目页面：https://github.com/Sarasra/models/tree/master/research/capsules，该项目包含了关于胶囊网络的研究内容。重写后的内容如下： 该项目位于GitHub上，具体路径为Sarasra/models/research/capsules，其中包含了一系列有关胶囊网络研究的资料和代码。
     
  • Python-Pytorch版胶囊网络
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    本项目采用Python和PyTorch框架实现胶囊网络（Capsule Network），致力于探索动态路由机制在图像识别中的应用效果与优势。 胶囊网络（Capsule Network）是一种深度学习模型，在图像识别等领域有广泛应用。关于其Python-PyTorch版本的实现，可以参考相关技术博客文章中的详细介绍与代码示例。 该文介绍了如何使用PyTorch框架来构建胶囊网络的基本结构，并详细解释了每个部分的设计理念和具体实现细节。通过阅读此文档，开发者能够更好地理解胶囊网络的工作原理及其在实际项目中的应用方法。
     
  • OpenCV，SVM，图像分类，胶囊网络分类，特征训练
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    本项目聚焦于利用OpenCV与支持向量机（SVM）进行图像分类，并探索胶囊网络在特征学习中的应用，旨在优化模型识别精度。 OpenCV，SVM，图片分类，胶囊网络分类，特征训练。
     
  • CapsGNN: PyTorch中的“胶囊图神经网络”实现（ICLR 2019）
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    CapsGNN是基于PyTorch框架实现的一种新型模型，结合了胶囊网络和图神经网络的优势，适用于处理图结构数据，已在ICLR 2019会议上展示。 CapsGNN 是一种基于胶囊图神经网络的PyTorch实现（ICLR 2019）。从图神经网络（GNN）学习到的高质量节点嵌入技术已被广泛应用在基于节点的应用程序中，并且一些应用已经达到了最先进的性能水平。然而，当使用从GNN学习得到的节点嵌入来生成图形嵌入时，简单的标量表示可能不足以有效保留节点或整个图的重要属性，导致次优的结果。 受到胶囊神经网络（CapsNet）的启发，我们提出了胶囊图神经网络（CapsGNN），利用了胶囊的概念以解决现有基于GNN的方法中的不足。通过采用胶囊形式来提取节点特征，并使用路由机制在图形级别上捕获重要信息，我们的模型能够为每个图生成多个嵌入。
     
  • 关于胶囊网络在方面级情感分类中的应用研究
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    本文探讨了胶囊网络在方面级情感分类任务上的应用，通过实验分析其有效性与优势，为该领域提供了新的研究视角和方法。 由于文本包含多种情感极性而难以判断，方面级情感分析成为当前研究的热点问题。考虑到多面句表达会在一定程度上导致不同目标的情感特征出现重叠，进而影响到文本情感分类的效果，我们提出了一种基于胶囊网络的方面级情感分类模型（SCACaps）。该模型使用序列卷积来分别提取上下文和方面词的特征，并引入交互注意力机制以减少两者对彼此的影响。在重构文本特征表示后，这些信息会被送入胶囊网络中进行处理。通过优化路由算法并引入高层胶囊系数，各层之间共享全局参数，在整个迭代更新过程中保持完整的文本特征信息。对比实验表明，SCACaps模型的分类效果最佳，并且在小样本学习任务上也有良好的表现。
     
  • 胶囊网络的代码
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    本代码实现了一个胶囊网络模型，用于图像识别任务。通过动态路由算法增强特征表达能力，提高分类准确率，适合深度学习研究与应用。 胶囊网络是一种先进的深度学习模型，在2017年由Geoffrey Hinton和他的团队提出。这种模型的主要目的是解决传统卷积神经网络（CNN）在识别局部特征以及保持物体姿态不变性方面的不足问题。其核心理念在于通过胶囊来表示对象的属性，如位置、方向和大小等，并且能够捕捉到不同胶囊之间的关系以反映物体结构信息。 标题“胶囊网络代码”表明这是一个关于实现胶囊网络的资源集合。通常而言，这样的代码库可能包括多个Python文件、数据集处理脚本、模型定义以及训练与测试功能的部分内容，甚至可能会有可视化工具。开发者或研究人员可以利用这些材料来理解并复现胶囊网络的工作机制，或者将其作为自己项目的起始点。 描述中的“机器学习，胶囊网络代码”表明这个资源包可能是为那些对机器学习感兴趣的爱好者和研究者准备的，他们可以通过它深入了解胶囊网络在图像识别、物体检测等领域的应用。对于深度学习的新手来说，这是一个极好的实践平台，能够帮助他们理解如何构建并优化这种复杂的网络结构。 标签“胶囊网络”明确了主题聚焦于这一模型的理论与实践方面。其关键特性包括动态路由算法、向量输出（而非传统的CNN标量输出），以及层次化架构等特征，在代码实现中都会有所体现。 文件名Capsule-master中的master通常表示这是代码仓库的主要分支，可能代表一个GitHub项目主分支，其中包含完整的胶囊网络模型实现。在这样的代码库内，我们通常能找到一份README文档来指导安装依赖项、运行示例和调整超参数等操作的流程说明。此外还可能会有训练与验证数据集的位置信息、配置文件以及用于执行训练任务的脚本。 这个资源包为深入学习胶囊网络提供了实践机会，并涵盖了从理论知识到实际应用的所有环节。用户可以通过阅读代码、运行实例并调整参数来更好地理解胶囊网络的工作原理，及其在改进传统CNN表现上的独特优势。这对于提升深度学习技能、研究新型模型或优化现有项目都具有很高的价值。
     
  • 胶囊网络（Capsule Network）.pptx
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    本演示文稿探讨了胶囊网络这一前沿的人工智能技术，深入解析其架构、工作原理及其在计算机视觉领域的应用潜力。 胶囊网络（Capsule Network）是一种深度学习架构，它通过使用动态路由机制来捕捉数据中的空间层次关系，并且能够更好地保留输入向量的特征信息。相较于传统的卷积神经网络，胶囊网络在处理图像识别任务时表现出更强的能力和更高的准确性。这种新型结构的设计旨在解决传统CNN中的一些局限性问题，例如对平移不变性的不充分支持以及对于部分遮挡物体识别效果不佳等问题。
     
  • 基于CNN的图像分类研究_卷积神经网络_CNN_matlab
    优质
    本研究运用MATLAB平台探讨卷积神经网络(CNN)在图像分类中的应用，通过实验优化CNN模型参数，提高图像识别精度。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：卷积神经网络CNN进行图像分类_CNN_图像分类_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系作者寻求指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • Python中的CapsNet胶囊网络代码
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    本项目提供了一个使用Python实现的CapsNet（胶囊网络）示例代码，旨在帮助机器学习爱好者理解和应用这一先进的深度学习模型。 本项目仅支持TensorFlow 1.x版本，默认训练数据集为MNIST。请自行下载数据集，并将文件放入新建的data文件夹中。