如何评价Hinton在加拿大多伦多大学关于用“capsule”作为下一代CNN的演讲？ 第1页
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zhangshujia 网友的相关建议:
关于HBM推广的；线性权重变矢量，要加维度，直接就把内存带宽顶上去了，在PIM出现以前，HBM大概是唯一选择；Hinton的capsule更像是把增加出来的第三维给定义了。其实，掌握3D CNN的可以秒杀目前江湖上的一切高阶图形识别算法，本质是是对CNN的高维扩展，处理矩阵变形更高效。加入了更高维度的运算，降低二维的运算量，提高准确率，但是维度越多，内存访问时序的处理就越麻烦，双通道肯定不够，通道越多，I/O设计更复杂，功耗越控制不住了。
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