Machine learning

Капсулска мрежа

Капсулска мрежа (CapsNet) је архитектура дубоког учења коју су 2017. године увели Сара Сабур, Николас Фрост и Џефри Хинтон, а која организује неуроне као векторе (капсуле) уместо скаларних активација, тако да се просторна хијерархија и информације о пози (оријентацији) кодирају директно. Предложена је да се превазиђе крхкост конволуционих мрежа у односу на промене гледишта.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

  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

Kako citirati ovu stranicu

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

Citirana u

ScholarGateCapsule Network (Capsule Network (CapsNet)). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/deep-learning/capsule-network · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026