Machine learning

Kapsulová síť

Kapsulová síť (CapsNet) je architektura hlubokého učení představená Sarou Sabour, Nicholasem Frosstem a Geoffreym Hintonem v roce 2017, která organizuje neurony jako vektory (kapsle) spíše než jako skalární aktivace, takže prostorová hierarchie a informace o póze (orientaci) jsou kódovány přímo. Byla navržena k překonání křehkosti konvolučních sítí vůči změnám úhlu pohledu.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

  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

Jak citovat tuto stránku

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

Odkazuje sem

ScholarGateCapsule Network (Capsule Network (CapsNet)). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/deep-learning/capsule-network · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026