Machine learning

Kapszulahálózat

A kapszulahálózat (CapsNet) egy mélytanulási architektúra, amelyet Sara Sabour, Nicholas Frosst és Geoffrey Hinton vezetett be 2017-ben. Ez a hálózat a neuronokat vektorokként (kapszulákként) szervezi a skaláris aktivációk helyett, így a térbeli hierarchia és a póz (orientáció) információ közvetlenül kódolódik. Célja a konvolúciós hálózatok nézőpont-változásokkal szembeni sérülékenységének leküzdése volt.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

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

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

Hivatkozik rá

ScholarGateCapsule Network (Capsule Network (CapsNet)). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/deep-learning/capsule-network · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026