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基于CapsNet的图像识别方法研究
【摘 要】
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作为人工智能领域的一个重要的分支,卷积神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域得到了广泛应用。为了解决传统卷积神经网络没有较好地利用到图像的空间信息的问题,胶囊网络(CapsNet)采用平移等变的特性弥补了传统卷积神经网络的平移不变。虽然CapsNet模型通过浅层架构实现了非常不错的性能,但是其初级胶囊层需要学习大量的参数,且高复杂度的动态路由机制降低了整个模型的运行效率。鉴于此,本文设计了一种可
【出 处】
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天津科技大学
【发表日期】
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2020年01期
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