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Capsule Network/Evidenza
Record di evidenza del metodo

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.

Sources recorded, not reviewed

Record di origine

Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.

Capsule Network (CapsNet)
Record tassonomico del metodo · 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
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Affermazioni curate

Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.

Nessuna affermazione curata ancora

Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.

Metodi correlati

Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.

Same method familyKnowledge Distillationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyNeural Architecture Searchmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRandom Forestmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySupport Vector Machinemachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

Stato evidenza

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

Fonti

2 citazioni registrate, copiate dal record di origine del metodo.

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