Machine learning

רשת קפסולות

רשת קפסולות (CapsNet) היא ארכיטקטורת למידה עמוקה שהוצגה על ידי שרה סבור, ניקולס פרוסט וג'פרי הינטון בשנת 2017, המארגנת נוירונים כווקטורים (קפסולות) במקום כמקדמים סקלריים, כך שהיררכיה מרחבית ומידע על תנוחה (אוריינטציה) מקודדים ישירות. היא הוצעה כדי להתגבר על השבריריות של רשתות קונבולוציה לשינויים בנקודת המבט.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateCapsule Network (Capsule Network (CapsNet)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/deep-learning/capsule-network · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026