Machine learning

Capsule Network

একটি ক্যাপসুল নেটওয়ার্ক (CapsNet) হল একটি ডিপ লার্নিং আর্কিটেকচার যা ২০১৭ সালে সারা সাবুর, নিকোলাস ফ্রস্ট এবং জিওফ্রে হিন্টন প্রবর্তন করেন। এটি নিউরনগুলিকে স্কেলার অ্যাক্টিভেশন (scalar activations) এর পরিবর্তে ভেক্টর (ক্যাপসুল) হিসাবে সংগঠিত করে, যাতে স্থানিক অনুক্রম (spatial hierarchy) এবং পোজ (pose) বা ওরিয়েন্টেশন (orientation) তথ্য সরাসরি এনকোড করা যায়। এটি কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্কগুলির (convolutional networks) ভিউপয়েন্ট পরিবর্তনের প্রতি ভঙ্গুরতা (fragility) অতিক্রম করার জন্য প্রস্তাবিত হয়েছিল।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

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

উৎস

  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

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 1). Capsule Network (CapsNet). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateCapsule Network (Capsule Network (CapsNet)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/deep-learning/capsule-network · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026