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.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.