O rețea capsulă este un tip de arhitectură de rețea neuronală care își propune să depășească unele dintre limitările rețelelor neuronale tradiționale. A fost introdus de Geoffrey Hinton și echipa sa în 2017.
Rețeaua de capsule se bazează pe ideea de „capsule”, care sunt grupuri de neuroni care reprezintă entități sau caracteristici specifice dintr-o imagine. Capsulele sunt organizate ierarhic, capsulele de nivel superior reprezentând caracteristici mai abstracte. În acest fel, rețelele de capsule pot învăța să recunoască obiectele din imagini, captând în același timp relațiile lor spațiale și variațiile de punct de vedere.
Unul dintre avantajele cheie ale rețelelor de capsule este capacitatea lor de a gestiona variabilitatea obiectelor, cum ar fi schimbările de punct de vedere sau condițiile de iluminare. În plus, ele permit rutarea eficientă a informațiilor între capsule, ceea ce permite rețelei să proceseze relații spațiale complexe între obiectele dintr-o imagine.
În general, rețelele de capsule sunt un domeniu promițător de cercetare în învățarea automată și viziunea pe computer, cu aplicații potențiale în domenii precum conducerea autonomă, analiza imaginilor medicale și robotica.
Data publicării: