Machine learning

Капсулна мрежа

Капсулна мрежа (CapsNet) е архитектура за дълбоко обучение, въведена от Сара Сабур, Никълъс Фрост и Джефри Хинтън през 2017 г., която организира невроните като вектори (капсули), а не като скаларни активации, така че пространствената йерархия и информацията за поза (ориентация) да бъдат кодирани директно. Предложена е за преодоляване на крехкостта на конволюционните мрежи спрямо промени в гледната точка.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Sabour, S., Frosst, N. & Hinton, G. E. (2017). Dynamic Routing Between Capsules. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). link
  2. Hinton, G. E., Sabour, S. & Frosst, N. (2018). Matrix Capsules with EM Routing. International Conference on Learning Representations (ICLR). link

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 1). Capsule Network (CapsNet). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/deep-learning/capsule-network

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateCapsule Network (Capsule Network (CapsNet)). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/deep-learning/capsule-network · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026