ScholarGate
Assistent
Machine learning

Capsule Network

Een Capsule Network (CapsNet) is een deep learning-architectuur, geïntroduceerd door Sara Sabour, Nicholas Frosst en Geoffrey Hinton in 2017, die neuronen organiseert als vectoren (capsules) in plaats van scalaire activaties, zodat ruimtelijke hiërarchie en pose-informatie (oriëntatie) direct worden gecodeerd. Het werd voorgesteld om de fragiliteit van convolutionele netwerken voor veranderingen in gezichtspunt te overwinnen.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

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

Bronnen

  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

Deze pagina citeren

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

Geciteerd door

ScholarGateCapsule Network (Capsule Network (CapsNet)). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/deep-learning/capsule-network · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026