Machine learning

Sieť kapsúl

Sieť kapsúl (CapsNet) je architektúra hlbokého učenia, ktorú v roku 2017 predstavili Sara Sabour, Nicholas Frosst a Geoffrey Hinton. Organizuje neuróny ako vektory (kapsuly) namiesto skalárnych aktivácií, aby sa priestorová hierarchia a informácie o póze (orientácii) kódovali priamo. Navrhla sa na prekonanie krehkosti konvolučných sietí voči zmenám uhla pohľadu.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

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

Odkazujú sem

ScholarGateCapsule Network (Capsule Network (CapsNet)). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/deep-learning/capsule-network · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026