胶囊 (向量神经) 网络

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引言

斯蒂文认为机器学习有时候像婴儿学习，特别是在物体识别上。比如婴儿首先学会识别边界和颜色，然后将这些信息用于识别形状和图形等更复杂的实体。比如在人脸识别上，他们学会从眼睛和嘴巴开始识别最终到整个面孔。当他们看一个人的形象时，他们大脑认出了两只眼睛，一只鼻子和一只嘴巴，当认出所有这些存在于脸上的实体，并且觉得“这看起来像一个人”。

斯蒂文首先给他的女儿悠悠看了以下图片，看她是否能自己学会认识图中的人(金·卡戴珊)。

斯蒂文接下来用几张图来考她：

悠悠

图中有两只眼睛一个鼻子一张嘴巴，图中的物体是个人。

斯蒂文

正确！

悠悠

图中有两只眼睛一个鼻子一张嘴巴，图中的物体是个人。

斯蒂文

错误！嘴巴长到眼睛上还是个人吗？

悠悠

图中有一大块都是黑色的，图中的物体好像是头发。

斯蒂文

错误！这只是把第一张图颠倒一下，怎么就变成头发了？

斯蒂文很失望，觉得她第二、三张都应该答对，但是他对悠悠要求太高了，要知道现在深度学习里流行的卷积神经网络 (convolutional neural network, CNN) 给出的答案也和悠悠一样，如下：

第一张 CNN 给出的答案是人，概率为 0.88，正确；第二张 CNN 给出的答案也是人，概率为 0.90 ，开玩笑在？第三张 CNN 给出的答案是黑发，概率为 0.79 ，呵呵，和悠悠一样天真。

 

CNN 弄错的两张图也是因为它的两个缺陷：

 

1. CNN 对物体之间的空间关系 (spatial relationship) 的识别能力不强，比如卡戴珊的嘴巴和眼睛换位置了还被识别成人？

2. CNN 对物体旋转之后的识别能力不强 (微微旋转还可以)，比如卡戴珊倒过来就被识别成头发了？

 

Convolutional neural networks are doomed. -- Hinton

大神 Hinton 如此说道“卷积神经网络要完蛋了”，因此他最近也提出了一个 Capsule 的东西，直译成胶囊。但是这个翻译丢失了很多重要的东西，个人认为叫做向量神经元 (vector neuron) 甚至张量神经元 (tensor neuron) 更贴切。正式介绍 Capsule 的这篇文章在 2017 年 11 月 7 日才出来，论文名字叫《Dynamic Routing Between Capsules》，有兴趣的同学跟我走一遭吧。

目录

第一章 - 前戏王

    1.1 物体姿态

    1.2 不变性和同变性

    1.3 全连接层

    1.4 卷积神经网络

第二章 - 理论皇

    2.1 胶囊定义

    2.2 神经元类比

    2.3 工作原理

    2.4 动态路由

    2.5 网络结构

第三章 - 实践狼

    3.1 帆船房子

    3.2 代码解析

总结和下帖预告

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前戏王

1.1

物体姿态

为了正确的分类和识别物体，保持物体部分之间的分层姿态 (hierarchical pose) 关系是很重要的。姿态主要包括平移 (translation)、旋转 (rotation) 和放缩 (scale) 三种形式。

在拍摄人物时，我们调动照相机的角度从 3D 的人生成 2D 的照片。照出来的人物照角度多种多样，但人是个整体 (脸和身体对于人的相对位置不会变)。因此我们不想定义相对于相机的所有对象 (脸和身体)，而将它们定义一个相对稳定的坐标系 (coordinate frame) 中，然后仅仅通过转动相机来照出不同角度的照片。

在创建这些图形时，我们首先会定义脸和身体相对于人的位置，更进一层，我们会定义眼睛和嘴巴对于相对于脸的位置，但不是相对于人的位置。因为之前已经有了脸相对于人的位置，现在又有了眼睛相对于脸的位置，那么也有了眼睛相对于人的位置。本质上，你将有层次的创建一个完整的人，而所需要的数学工具就是姿态矩阵 (pose matrix)，这个矩阵定义所有对象相对于照相机的视点 (viewpoint)，并且还表示了部件与整体之间的关系。

In order to correctly do classification and object recognition, it is important to preserve hierarchical pose relationships between object parts. -- Hinton

Hinton 认为，为了正确地进行分类和对象识别，重要的是保持对象部分之间的分层姿态关系。后面讲到的 Capsule 就符合这个重要直觉，它结合了对象之间的相对关系，并以姿态矩阵来表示。

完整内容请点击 “阅读原文”

转自：王的机器