Introducing capsule networks
How CapsNets can overcome some shortcomings of CNNs, including requiring less training data, preserving image details, and handling ambiguity. Capsule networks (CapsNets) are a hot new neural net architecture that may well have a profound impact on deep learning, in particular for computer vision. Wait, isn’t computer vision pretty much solved already? Haven’t we all seen fabulous examples of conv
CapsNet (Capsule Network) の PyTorch 実装 - Qiita
はじめに Capsule Network（CapsNet） は、ディープラーニング界のゴッドファーザーの一人、Geoffrey Hinton を中心に提案された新しいニューラルネットワークです。 この記事では、CapsNet の概要を説明するとともに、その PyTorch 実装と手書き数字の分類（MNIST）におけるテスト結果を紹介します。 実装はこちら → GitHub Capsule Network (CapsNet) CapsNet のモチベーション 近年、画像解析の中心技術といえばやはり畳み込みニューラルネットワーク（CNN）でしょう。CNN は、画像分類、物体検出、セマンティック・セグメンテーションなど、ビジョン系のタスクで新たな state-of-the-art を次々と打ち立ててきています。 CNN は、特徴マップの畳み込みを行う畳み込み層と、特徴マップの縮小を行うプーリング
ニューラルネットワークの新技術 世界一わかりやすい”カプセルネットワーク”とは？ | Aidemy Blog
こんにちは、たくやです。 今回は69歳のグーグル研究員、ジェフ・ヒントンが40年の歳月をかけて熟考して発表した新技術、カプセルネットワークをご紹介します。 今回も例によってわかりにくい数式や専門用語をできるだけ使わずに感覚的に解説していきます。 元論文 http://papers.nips.cc/paper/6975-dynamic-routing-between-capsules.pdf この、カプセルネットワークは今、これまで機械学習で不動の地位を築いていたニューラルネットワークの技術を超える新技術なのではないかと期待されています。 彼の出した２つの論文によると、カプセルネットワークの精度は従来のニューラルネットワークの最高時の精度に、誤答率は従来のニューラルネットワークの最低時の半分にまで減少したといいます。 ・従来のニューラルネットワークとの違い では、何が従来のニューラルネットワ
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