ScholarGate
Assistent
Machine learning

Capsule Network (CapsNet)

Una xarxa convolucional estàndard detecta si una característica és present però descarta gran part de la seva relació espacial precisa amb altres característiques, cosa que la fa fràgil quan un objecte es gira o es veu des d'un nou angle. Una càpsula substitueix una única neurona escalar per un petit vector: la seva longitud assenyala la probabilitat que una entitat estigui present i la seva direcció codifica les propietats d'aquesta entitat, com ara la posició i l'orientació. Com que les càpsules transporten aquesta informació més rica, la xarxa pot raonar sobre com les parts es relacionen amb els tot en lloc de simplement si les parts apareixen.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

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

Fonts

  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

Com citar aquesta pàgina

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

Citat per

ScholarGateCapsule Network (Capsule Network (CapsNet)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/deep-learning/capsule-network · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026