Machine learning

Капсульная сеть

Капсульная сеть (CapsNet) — это архитектура глубокого обучения, представленная Сарой Сабур, Николасом Фростом и Джеффри Хинтоном в 2017 году, которая организует нейроны как векторы (капсулы), а не скалярные активации, так что пространственная иерархия и информация о позе (ориентации) кодируются напрямую. Она была предложена для преодоления хрупкости сверточных сетей к изменениям точки обзора.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

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

Упоминается в

ScholarGateCapsule Network (Capsule Network (CapsNet)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/deep-learning/capsule-network · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026