カプセル ネットワークは、従来のニューラル ネットワークの制限の一部を克服することを目的としたニューラル ネットワーク アーキテクチャの一種です。これは、2017 年に Geoffrey Hinton と彼のチームによって導入されました。
カプセル ネットワークは、画像内の特定のエンティティまたは機能を表すニューロンのグループである「カプセル」の概念に基づいています。カプセルは階層的に編成され、上位レベルのカプセルはより抽象的な機能を表します。このようにして、カプセル ネットワークは、画像内のオブジェクトを認識することを学習しながら、それらの空間的な関係と視点の変化をキャプチャすることもできます。
カプセル ネットワークの主な利点の 1 つは、視点や照明条件の変化など、オブジェクトの変動性を処理できることです。さらに、カプセル間の情報を効率的にルーティングできるため、ネットワークは画像内のオブジェクト間の複雑な空間関係を処理できます。
全体として、カプセル ネットワークは機械学習とコンピューター ビジョンの有望な研究分野であり、自動運転、医用画像解析、ロボティクスなどの分野での応用が期待されています。
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