Machine learning

Kapsulu tīkls

Kapsulu tīkls (CapsNet) ir dziļās mācīšanās arhitektūra, ko 2017. gadā ieviesa Sāra Sabūra (Sara Sabour), Nikolass Frosts (Nicholas Frosst) un Džefrijs Hintons (Geoffrey Hinton). Tas organizē neironus kā vektorus (kapsulas), nevis skalārus aktivizējumus, tādējādi tieši kodējot telpisko hierarhiju un pozas (orientācijas) informāciju. Tas tika ierosināts, lai pārvarētu konvolūcijas tīklu trauslumu attiecībā uz skata punkta izmaiņām.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

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

Uz to atsaucas

ScholarGateCapsule Network (Capsule Network (CapsNet)). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/deep-learning/capsule-network · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026