Una red cápsula es un tipo de arquitectura de red neuronal que tiene como objetivo superar algunas de las limitaciones de las redes neuronales tradicionales. Fue presentado por Geoffrey Hinton y su equipo en 2017.
La red de cápsulas se basa en la idea de "cápsulas", que son grupos de neuronas que representan entidades o características específicas dentro de una imagen. Las cápsulas están organizadas jerárquicamente, con cápsulas de nivel superior que representan características más abstractas. De esta manera, las redes de cápsulas pueden aprender a reconocer objetos en imágenes mientras capturan sus relaciones espaciales y variaciones en el punto de vista.
Una de las ventajas clave de las redes de cápsulas es su capacidad para manejar la variabilidad de los objetos, como los cambios en el punto de vista o las condiciones de iluminación. Además, permiten el enrutamiento eficiente de información entre cápsulas, lo que permite que la red procese relaciones espaciales complejas entre objetos dentro de una imagen.
En general, las redes de cápsulas son un área prometedora de investigación en aprendizaje automático y visión artificial, con aplicaciones potenciales en áreas como la conducción autónoma, el análisis de imágenes médicas y la robótica.
Fecha de publicación: