Русская Википедия:Капсульная нейронная сеть
Капсульная нейронная сеть (Шаблон:Lang-en, CapsNet) — архитектура искусственных нейронных сетей, которая предназначена для распознавания изображений.
Главными преимуществами данной архитектуры является существенное снижение размеров необходимой для обучения выборки, а также повышение точности распознавания и устойчивость к атакам типа «белый ящик». Ключевым нововведением капсульных нейросетей является наличие так называемых капсул — элементов, являющихся промежуточными единицами между нейронами и слоями, которые представляют собой группы виртуальных нейронов, отслеживающих не только отдельные детали изображения, но и их расположение друг относительно друга. Данная архитектура была задумана Джеффри Хинтоном в 1979 году, сформулирована в 2011 году и опубликована в двух статьях в октябре 2017 года[1][2][3][4][5].
Примечания
Ссылки
- Geoffrey Hinton: «Does the Brain do Inverse Graphics?» Video
- Geoffrey Hinton: «Does the Brain do Inverse Graphics?» Slides
- Dynamic Routing Between Capsules
- Matrix Capsules With EM Routing
Шаблон:Типы искусственных нейронных сетей Шаблон:Машинное обучение