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
1
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。
1
相关话题
做底层 AI 框架和做上层 AI 应用，哪个对自己的学术水平（或综合能力）促进更大？深度学习中Attention与全连接层的区别何在？
如何评价Kaiming He的Momentum Contrast for Unsupervised?
为什么很少拿神经网络来直接做滤波器呢？
如何评价2020年计算机视觉顶会CVPR投稿量破万的现象？
如何看待多模态transformer，是否会成为多模态领域的主流？
金融学及金融从业者如何应对人工智能和大数据？
如果百年后深度学习最终有了公认的数学理论作为基础，能解释实验中的各类玄学，那这个理论会长什么样子？
如何看待Capsule Network在NLP领域的潜力？
如何看待MXNet在CVPR2017上公布的gluon接口？
下一个讨论
如何看待NVIDIA 即将开源的DLA？
相关的话题
把某人的 DNA 序列作为输入，正面照片作为输出，丢到深度神经网络里面学习，可行吗？如何看待 Nervana 被 Intel 收购？
如何用机器学习判断《溪岸图》是否董源真迹？
自学深度学习是怎样一种体验？
如何解决测试中充斥着大量训练集中没见过的样本类型模型将其识别成非我族类仍然保持测试集的高精度？
目前有哪些比较成功的人工智能应用？
中科院某所研一新生，小样本学习、数据融合、强化学习、图神经网络、资源受限的计算这几个方向选哪个更好？
UCLA 的朱松纯教授是一个什么样的人？
如何看待Hinton的论文《Dynamic Routing Between Capsules》？
新手如何入门pytorch？
如果有一天人类被AI取代，他们将以什么样的方式生活，娱乐，工作？
如何看待在某度搜不到megengine官网？
有哪些职业容易被人工智能替代？
联邦学习在机器学习领域有什么独立存在的价值?
请问应该怎样去学习图像识别和深度学习？
为什么C4.5决策树能处理连续特征，ID3树不能处理连续特征？
如何评价英伟达于 GTC 2021 大会发布的基于 ARM 架构的 Grace CPU？
神经网络为什么可以（理论上）拟合任何函数？
计算机视觉研一，只学过Python基础，目前代码能力很差，要不要换导师，不换的话如何毕业？
使用强化学习解决实际问题时常常避不开环境模拟或者使用离线强化学习算法，两者分别有什么优缺点？
无人车为什么一定要用激光雷达做，双目视觉难道不行吗？
深度学习调参有哪些技巧？
如果 2台 alphago 不断对战，是否会不断的强大？
ICML2020有哪些值得关注的工作?
目标检测算法中Two-stage算法速度慢,到底在哪里?
什么是机器学习？
人工智能在生活中的应用都有哪些？
神经网络的万能逼近定理已经发展到什么地步了？
Deep Learning 的专家如此急缺，它难在何处？
语音识别中，声学模型与语言模型扮演什么角色？或者说是怎么通过两个模型进行语音识别的?