Understanding Hinton’s Capsule Networks. Part II: How Capsules Work.
Part of Understanding Hinton’s Capsule Networks Series:Part I: Intuition Part II: How Capsules Work (you are reading it now) Part III: Dynamic Routing Between Capsules Part IV: CapsNet Architecture Quick announcement about our new publication AI³. We are getting the best writers together to talk about the Theory, Practice, and Business of AI and machine learning. Follow it to stay up to date on th
Dynamic Routing Between Capsules | moskomule log
はじめに ディープラーニングの帝王1Geoffrey Hinton先生が20年来温め続けてきたというCapsules Network(CapsNet)を実装し成果を出して論文を出しました（Dynamic Routing Between Capsules）．この記事ではこのCapsNetについて簡単にまとめます． Hinton先生の業績は並べても感嘆するばかりで仕方ないのですが，帝王でおはしますと同時に認知心理学者でもあります．このCapsules Networkも脳のコラム構造を真似ることでCNNよりも人間の認知機能に近い認識器をつくることが目標です． 本論文の要点は以下の通りです． 今まで重みと入力の内積というスカラーの塊であった層を，Capsulesという「ベクトルの塊」とすることで「姿勢」などの情報を扱えるようにした． 層間のCapsulesの結合（routing）を学習できるように
Dynamic Routing Between Capsules
A capsule is a group of neurons whose activity vector represents the instantiation parameters of a specific type of entity such as an object or an object part. We use the length of the activity vector to represent the probability that the entity exists and its orientation to represent the instantiation parameters. Active capsules at one level make predictions, via transformation matrices, for the
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