Machine learning

Capsule Network

O rețea de capsule (CapsNet) este o arhitectură de deep learning introdusă de Sara Sabour, Nicholas Frosst și Geoffrey Hinton în 2017, care organizează neuroni sub formă de vectori (capsule) în loc de activări scalare, astfel încât ierarhia spațială și informația despre postură (orientare) să fie codificate direct. A fost propusă pentru a depăși fragilitatea rețelelor convoluționale la schimbările de punct de vedere.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

Surse

  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

Cum se citează această pagină

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

Citat de

ScholarGateCapsule Network (Capsule Network (CapsNet)). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/deep-learning/capsule-network · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026