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这是一个基于我个人理解的，用TensorFlow简单实现胶囊网络（CapsNet，由Hinton博士提出）的项目。本项目旨在简化胶囊网络的概念、实现和理解。
一篇论文《胶囊间的动态路由》中胶囊网络（CapsNet）的TensorFlow实现
中文长文本、短文本和多标签文本分类，以及两句话相似度计算；涵盖字、词、句向量嵌入层和网络层构建的基类；包含多种模型，例如FastText、TextCNN、CharCNN、TextRNN、RCNN、DCNN、DPCNN、VDCNN、CRNN、Bert、Xlnet、Albert、注意力机制模型、DeepMoji情感分析模型、层次注意力网络(HAN)、胶囊网络(CapsuleNet)、Transformer编码器、Seq2seq模型、SWEM、LEAM和TextGCN图卷积神经网络。
精选的胶囊网络相关优秀资源列表
CapsNet 网络层可视化，以便更好地理解其工作原理
CapsLayer：一个用于胶囊理论的高级库
PyContinual：一个简单易扩展的持续学习框架
胶囊之间动态路由的实现，萨拉·萨布尔，尼古拉斯·弗罗斯特，杰弗里·辛顿，NIPS 2017
自然语言处理（NLP）研究：一个基于TensorFlow的深度学习项目，支持文本分类、句子匹配、序列标注和文本生成四大任务。
一个基于TensorFlow的胶囊网络（CapsNet）在德国交通标志数据集上的实现
胶囊网络对抗攻击的TensorFlow实现
