سوابق شواهد روش
Capsule Network
A Capsule Network (CapsNet) is a deep learning architecture introduced by Sara Sabour, Nicholas Frosst and Geoffrey Hinton in 2017 that organises neurons as vectors (capsules) rather than scalar activations, so that spatial hierarchy and pose (orientation) information are encoded directly. It was proposed to overcome the fragility of convolutional networks to changes in viewpoint.
سوابق منبع
استنادات عیناً از سوابق منبع روش کپی شدهاند. هیچ تأیید در سطح ادعا از آنها استنباط نمیشود.
Capsule Network (CapsNet)
سوابق روش طبقهبندی · ml-model / deep-learning
- Sabour, S., Frosst, N. & Hinton, G. E. (2017). Dynamic Routing Between Capsules. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). · URL
- Hinton, G. E., Sabour, S. & Frosst, N. (2018). Matrix Capsules with EM Routing. International Conference on Learning Representations (ICLR). · URL
ادعاهای گزینششده
ادعاها در دفتر ثبت شواهد ذخیره شدهاند، هر کدام با ارزیابی خاص خود.
هنوز ادعای گزینششدهای وجود ندارد
این نما در صورت عدم وجود ارزیابی ادعا در دفتر ثبت، ادعایی ابداع نمیکند.
روشهای مرتبط
از گراف روش تولید شده و به عنوان روابط پیشنهادی ماشین نمایش داده میشود — هیچ ادعای مدرکی استنباط نمیشود.