ScholarGate
Asisten
Machine learning

Jaringan Kapsul

Jaringan Kapsul (CapsNet) adalah arsitektur pembelajaran mendalam yang diperkenalkan oleh Sara Sabour, Nicholas Frosst, dan Geoffrey Hinton pada tahun 2017 yang mengorganisir neuron sebagai vektor (kapsul) alih-alih aktivasi skalar, sehingga hierarki spasial dan informasi pose (orientasi) dikodekan secara langsung. Arsitektur ini diusulkan untuk mengatasi kerapuhan jaringan konvolusional terhadap perubahan sudut pandang.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

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

Dirujuk oleh

ScholarGateCapsule Network (Capsule Network (CapsNet)). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/deep-learning/capsule-network · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026